우충완 성균관대 교수팀, 뇌영상 인공지능 결과 신빙성 입증 시스템 구축
우충완 성균관대 교수팀, 뇌영상 인공지능 결과 신빙성 입증 시스템 구축 연구자들이 쉽게 따라할 수 있는 구체적인 분석 파이프라인 제시 (왼쪽부터) 라다 코호토바 (제1저자, 박사과정), 이성우(공동저자, 석사과정), 우충완 성균관대 글로벌바이오메디컬공학과 교수 (교신저자)/ 성균관대 제공 [메트로신문 이현진 기자] 성균관대(총장 신동렬)는 우충완 글로벌바이오메디컬공학과 교수 연구팀이 뇌영상 인공지능 모델의 설명 가능성을 분석하고 평가할 수 있는 통합 분석 파이프라인을 새롭게 구축하고 연구자들이 쉽게 따라할 수 있도록 구체적인 분석 프로토콜을 개발했다고 25일 밝혔다. 최근 인공지능과 기계학습 알고리즘을 뇌영상에 적용하여 병을 진단하고 치료 효과를 예측하는 연구가 활발하지만 뇌영상 기반 인공지능 모델 산출물의 신뢰도는 입증되지 않았다. 뇌영상 인공지능 모델의 해석을 통합적으로 분석하고 평가할 수 있는 접근법도 아직 없다. 이번 연구는 이런 한계를 극복하기 위해 진행됐다. 우충환 교수가 이끈 이번 연구에는 문태섭 전자전기공학부 교수 연구팀과 토어 웨이거 미국 다트머스 대학 교수 연구팀과 함께했다. 우충완 교수는 "다양한 분야에서 뇌영상을 이용한 기계학습과 인공지능의 사용이 일반화되고 있어, 뇌영상 기반 인공지능 모델의 해석과 설명의 필요성이 날로 커지고 있다"며 "향후 설명 가능하고 신뢰할 수 있는 뇌영상 인공지능 모델의 개발, 나아가 뇌질환과 뇌작동 원리에 대한 깊은 이해에 도움이 될 것으로 기대된다"고 말했다. 연구는 기초과학연구원(IBS-R015-D1), 한국연구재단의 신진연구(2019R1C1C1004512), 과학기술정보통신부의 혁신성장동력프로젝트(2019-0-01367-BabyMind), 한국뇌연구원의 3개 국가뇌연구기관 뇌연구협의체과제(18-BR-03)의 지원으로 수행됐다. 연구 결과는 18일 세계적인 학술지인 네이쳐 프로토콜스(Nature Protocols, IF 11.334)에 게재됐다. /이현진기자 lhj@metroseoul.co.kr