가톨릭대학교 성심·성의 공동연구팀이 위암 환자의 컴퓨터단층촬영(CT) 영상을 활용한 인공지능(AI) 복막전이 탐지 연구로 국제학술대회에서 우수 구연 발표상을 받았다고 20일 밝혔다.
 
가톨릭대 서울성모병원 위장관외과 이한홍 교수, 영상의학과 김보현 교수, 데이터사이언스학과 신유진 교수 등이 참여한 공동연구팀은 지난 9월 17일부터 19일까지 서울 롯데호텔에서 열린 '2026 대한위암학회 국제학술대회(KINGCA WEEK 2026)'에서 우수 구연 발표상(Best Oral Presentation Award)을 수상했다. 수상은 이한홍 교수 명의로 이뤄졌다. 
 
발표 주제는 '딥러닝 기반 CT 영상을 활용한 위암 복막전이 탐지(Deep learning-based detection of peritoneal metastasis in gastric cancer using computed tomography)'다. 연구진은 CT 영상에 딥러닝 기술을 적용해 위암 환자의 복막전이를 탐지하는 방안을 연구했다.
 
복막전이는 암세포가 복강 내 복막으로 퍼지는 현상으로, 위암 환자의 치료 방향과 예후를 판단하는 데 중요한 요소다. 다만 CT 영상에서는 전이 병변이 주변 조직과 구분되기 어려워 정확한 탐지에 한계가 있다.
 
연구진이 수행한 관련 AI 모델 연구에서는 서울성모병원 환자 288명의 CT 데이터를 활용해 딥러닝 모델 'DHAN(Dilated Heatmap Attention Network)'을 개발했다. 이 모델은 진단과 관련성이 낮은 CT 영상 구간을 자동으로 제외하고, 병변이 나타날 가능성이 높은 부위에 분석을 집중하도록 설계됐다.
 
DHAN의 전이 병변 탐지 성능을 평가하는 지표인 AUC(곡선하면적)는 0.94를 기록했다. 민감도는 74%, 특이도는 97%였으며, 기존 딥러닝 모델인 ResNet-50과의 비교 실험에서도 더 높은 AUC와 F1 점수를 보였다.
 
가톨릭대 측은 "이번 연구는 서울성모병원 위장관외과의 임상 전문성, 영상의학과의 의료영상 분석 역량, 가톨릭대 데이터사이언스학과의 인공지능 기술을 결합한 융합연구다. 성의교정의 의료 분야와 성심교정의 데이터사이언스 분야가 협력해 암 전이 진단을 지원할 수 있는 AI 기술의 가능성을 제시했다"고 밝혔다.
 

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