방사선량평가연구팀 연구원이 AI기반 생물 선량평가 기술을 활용해 염색체 이상을 분석하고 있다./사진=동남권원자력의학원
방사선량평가연구팀 연구원이 AI기반 생물 선량평가 기술을 활용해 염색체 이상을 분석하고 있다./사진=동남권원자력의학원

동남권원자력의학원이 방사선 사고에 대비해 국내 최초로 인공지능(AI) 기반의 생물학적 방사선량 평가 기술을 개발하고 대응 시스템 구축에 나섰다.

원전이 밀집한 동남권 지역에서 방사선 사고에 대비한 비상진료 시스템의 중요성이 점점 커지고 있는 가운데 방사선 재난 사고로 다수의 피폭자가 발생할 경우 신속한 환자 분류와 의학적 진단, 치료, 예후 관리를 위해 염색체 이상 분석을 활용한 생물학적 선량 평가 검사가 필수적이다.

의학원 연구센터에서는 기존 검사법이 대량 검사가 어렵다는 한계가 있어 이를 해결하기 위해 AI 기술을 활용해 염색체 이상 분석을 자동화하는 프로그램을 개발했다. 이 기술은 딥러닝 기반으로 대량의 데이터를 미리 학습시켜 염색체 이상을 신속하고 정확하게 감지하며 최신 신경망 2개를 결합한 다중신경망을 기반으로 방사선에 피폭된 시료에서 염색체 이상을 신속하게 분석해 인체 피폭 정도를 원스톱으로 평가할 수 있는 첨단 바이오 기술이다.

의학원은 국내 최초로 '다중인공 신경망 기반 추정 선량 검사 방법'에 대해 특허 등록과 PCT 출원을 완료했다.

이창훈 의학원장은 "AI를 활용한 염색체 이상 분석 기술은 향후 방사선사고 대응 역량을 한층 강화하고 신속한 피폭 선량평가와 치료 체계 확립에 핵심 역할을 할 수 있어 원전 지역 주민은 물론 전 국민의 안전을 지키는 데 크게 기여할 것으로 기대된다"고 밝혔다.