한양대학교병원 비뇨의학과 윤영은 교수 연구팀이 의료영상 인공지능(AI) 전문기업 아이도트와 공동으로 수행한 요로결석 AI 판독 연구에 대해 제15차 국제요로결석심포지엄(ISU 2026) 포스터를 발표한다.

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이번 심포지엄은 국제요로결석학회(International Urolithiasis Society)가 주관하는 요로결석 분야 대표 국제학술대회로, 오는 10월 1일부터 2일까지 미국 일리노이주 시카고 노스웨스턴대학교 메디컬센터에서 열린다.

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채택된 연구의 제목은 '비조영 CT에서 요로 결석 탐지를 향상시키기 위한 CT 기초 모델에 KUB 해부학적 사전 정보 통합'로 단순 복부 X-ray(KUB) 영상에서 학습한 해부학적 사전지식(anatomical priors)을 CT 파운데이션 모델에 결합해 비조영 CT(Non-Contrast CT)에서의 요로결석 검출 정확도를 높이는 방법론을 다뤘다.

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윤영은 교수팀은 임상 현장에서 축적한 판독 경험과 KUB 영상 기반 해부학적 정보를 CT 모델의 사전지식으로 설계해 이러한 한계를 보완하는 접근을 제시했다.

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윤 교수팀은 연구 설계와 임상적 타당성 검증, 영상 데이터의 해부학적 기준 정립을 주도했고, 아이도트의 연구소를 이끄는 최한솔 연구소장은 자사 판독 엔진을 기반으로 한 모델 구현과 학습 및 성능 검증을 담당했다.

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윤영은 교수는 "요로결석은 재발률이 높고 응급실 내원이 잦은 질환인 만큼, 판독의 정확도와 속도를 함께 높이는 것이 임상적으로 큰 의미를 갖는다"며 "이번 연구가 비조영 CT 판독의 사각지대를 줄이는 데 기여할 수 있을 것으로 본다"고 말했다.

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아이도트 연구소장 최한솔 CTO는 "X-ray와 CT를 아우르는 요로결석 AI 기술을 국제 학술 무대에서 검증받은 만큼, 확보한 특허와 임상 연구 성과를 바탕으로 국내는 물론 미국 등 글로벌 시장 진출을 본격화하겠다"고 말했다.

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한국경제TV / 2026-09-07 / 양재준 부국장