CT 영상과 의무기록을 함께 분석? 멀티모달 AI의 모든 것

TechMind AI 2025. 6. 14.

CT 영상은 '무엇'이 문제인지 보여주지만, 의무기록(EHR) 텍스트는 '왜' 그런지 알려줍니다. 만약 AI가 이 두 가지를 함께 보고 사람처럼 종합적으로 판단할 수 있다면 어떨까요? 영상과 텍스트의 경계를 허무는 멀티모달 AI 프레임워크 설계의 핵심을 파헤쳐 봅니다.

안녕하세요! 의료 데이터의 잠재력을 믿는 AI 엔지니어입니다. 😊 제 커리어 초반에는 주로 CT나 MRI 같은 의료 영상만 분석하는 프로젝트를 진행했는데요. 그때마다 항상 갈증을 느꼈습니다. "이 영상 소견과 환자의 과거 병력, 현재 증상 노트를 연결하면 훨씬 정확한 판단을 할 수 있을 텐데..." 하고 말이죠.

마치 의사가 영상 판독과 차트 분석을 함께 하듯, AI에게도 그런 '종합적 사고' 능력을 부여하는 기술이 바로 멀티모달(Multi-modal) AI입니다. 오늘은 이 멀티모달 AI, 그중에서도 의료 영상과 임상 텍스트를 통합하는 프레임워크를 어떻게 설계할 수 있는지, 제 경험을 바탕으로 차근차근 설명해 드리겠습니다.

바쁘신 분들을 위한 1분 요약 브리핑

📊 멀티모달 AI, 왜 필요한가요?

단일 데이터(Single-modal)만 사용하는 AI와 멀티모달 AI의 차이는 '반쪽짜리 정보'와 '완전한 정보'의 차이와 같습니다. 아래 표를 보시면 그 차이가 명확하게 보일 거예요.

구분	단일모달 AI (영상 or 텍스트)	멀티모달 AI (영상 + 텍스트)
정보의 깊이	제한적, 편향된 정보 (예: 영상의 특정 소견만 봄)	풍부하고 상호 보완적 (예: 영상 소견 + 환자 히스토리)
진단 정확도	상대적으로 낮음 (모호한 경우 오진 가능성)	높음 (다양한 근거로 판단하여 강건함)
의사 결정 지원	단순 정보 제공 수준	종합적인 리포트 생성, 치료 방향 제안 등 고차원적 지원

🏗️ 멀티모달 프레임워크 설계 5단계

이제 본격적으로 영상과 텍스트를 통합하는 프레임워크를 설계하는 5가지 단계를 살펴보겠습니다. 각 단계는 유기적으로 연결되어 있습니다.

1단계: 이기종 데이터 전처리 (Heterogeneous Data Preprocessing)
서로 다른 두 데이터를 AI가 이해할 수 있는 형태로 만드는 과정입니다.
- 의료 영상 (Image): DICOM 파일에서 픽셀 데이터를 추출하고, 영상의 밝기나 대비를 표준화(Normalization)합니다. 필요시 특정 장기(ROI)만 잘라내기도 합니다.
- 임상 텍스트 (Text): EMR/EHR의 비정형 텍스트에서 불필요한 기호나 개인정보를 제거하고, 문장을 토큰화(Tokenization)합니다. 이후 각 단어를 벡터로 변환하는 임베딩(Embedding) 과정을 거칩니다.
2단계: 단일모달 인코더 설계 (Modality-specific Encoders)
각 데이터의 특징(Feature)을 추출하는 전용 모델을 만듭니다.
- 이미지 인코더: 주로 CNN(ResNet, EfficientNet 등) 기반 모델을 사용하여 영상의 공간적, 시각적 특징을 추출합니다.
- 텍스트 인코더: 주로 Transformer(BERT, ClinicalBERT 등) 기반 모델을 사용하여 텍스트의 문맥적, 의미적 특징을 추출합니다.
3단계: 피처 퓨전 전략 (Feature Fusion Strategy)
이 단계가 멀티모달의 '꽃'입니다! 두 인코더에서 추출된 특징 벡터를 어떻게 '지능적으로' 결합할지 결정합니다.
- 초기 퓨전(Early Fusion): 데이터를 합친 후 하나의 모델로 처리. 간단하지만 정보 손실이 클 수 있습니다.
- 후기 퓨전(Late Fusion): 각 모델이 예측한 결과를 마지막에 결합. 각 모달리티의 독립성은 유지되나 상호작용을 배우기 어렵습니다.
- 하이브리드/어텐션 기반 퓨전: (가장 추천!) 크로스-모달 어텐션(Cross-modal Attention)을 사용해, 한 데이터의 특징이 다른 데이터의 어느 부분과 관련이 깊은지 '집중'하며 학습합니다. 예를 들어, 폐 CT 영상의 '결절' 부분과 의무기록의 '기침', '객혈' 단어를 강하게 연결합니다.
4단계: 예측 헤드 (Prediction Head)
지능적으로 융합된(Fused) 특징 벡터를 입력받아 최종적인 예측(예: 질병 유무, 악성도 단계 등)을 수행하는 작은 분류기(Classifier)입니다. 보통 완전 연결 계층(Fully-connected Layer)으로 구성됩니다.
5단계: 통합 학습 및 검증 (End-to-End Training & Validation)
전체 프레임워크를 하나의 모델처럼 End-to-End 방식으로 학습시킵니다. 이때, 임상 시나리오에 맞는 손실 함수(Loss Function)를 설계하고, 실제 임상 환경에서의 유효성을 검증하는 것이 매우 중요합니다.

📝 예시: 폐암 진단 멀티모달 프레임워크

예를 들어, 폐암 진단 모델을 만든다고 가정해봅시다.

입력: 환자의 흉부 CT 영상 + "환자는 30년 흡연 경력이 있으며, 최근 2주간 마른 기침과 경미한 흉통을 호소함" 이라는 의무기록 텍스트.
인코더: ResNet50 (이미지) + ClinicalBERT (텍스트).
퓨전: 크로스-모달 어텐션이 CT 영상의 '우상엽 결절' 영역과 텍스트의 '흡연 경력', '흉통' 단어에 높은 가중치를 부여하며 특징을 융합.
출력: "폐 선암(Adenocarcinoma) 가능성 92%" 라는 예측 결과.

🤔 현실적인 도전 과제와 고려사항

장밋빛 미래만 있는 것은 아닙니다. 실제 현장에서 멀티모달 AI를 개발할 때는 다음과 같은 어려움에 부딪히게 됩니다.

📌 알아두세요!

데이터 정합성: 영상 데이터와 텍스트 데이터의 환자 ID, 검사 시점이 정확히 일치해야 합니다. 데이터가 하나라도 어긋나면 쓰레기 정보를 학습하게 됩니다.
컴퓨팅 자원: 두 개의 대형 인코더와 어텐션 메커니즘을 동시에 학습시키려면 상당한 양의 GPU 메모리와 연산 능력이 필요합니다.
설명가능성(XAI): AI가 왜 이런 판단을 내렸는지, 영상의 어느 부분과 텍스트의 어느 단어를 근거로 삼았는지 시각적으로 보여주는 기술이 반드시 동반되어야 의료진의 신뢰를 얻을 수 있습니다.
데이터 불균형: 특정 질병 데이터만 부족하거나, 영상 데이터는 많지만 텍스트 기록이 부실한 경우가 많아 이를 해결하기 위한 전략이 필요합니다.

자주 묻는 질문 ❓

Q: 멀티모달 AI는 앙상블(Ensemble) 기법과 무엇이 다른가요?

A: 좋은 질문입니다! 앙상블은 여러 모델의 '최종 예측 결과'를 투표하듯 합치는 방식에 가깝습니다. 반면, 멀티모달 AI는 모델의 중간 단계인 '특징(Feature)' 수준에서부터 데이터를 융합하여 상호작용을 학습한다는 점에서 더 깊이 있는 접근법입니다.

Q: 영상과 텍스트 외에 다른 데이터를 추가할 수도 있나요?

A: 물론입니다. 환자의 나이, 성별, 혈액 검사 수치 같은 정형 데이터나 유전체 데이터를 추가하여 3개 이상의 모달리티를 통합하는 프레임워크로 확장할 수 있습니다. 모달리티가 늘어날수록 퓨전 전략은 더 복잡하고 중요해집니다.

Q: 이런 멀티모달 연구를 위해 참고할 만한 공개 데이터셋이 있나요?

A: 네, MIMIC-CXR 데이터셋이 대표적입니다. 흉부 X-ray 영상과 해당 영상에 대한 방사선 판독문(텍스트 리포트)이 함께 제공되어 멀티모달 연구에 널리 사용됩니다. ROCO (Radiology Objects in COntext) 데이터셋도 좋은 시작점이 될 수 있습니다.

⚠️ 중요 면책 조항
본 포스트에서 제공하는 정보는 학술적, 기술적 정보 공유를 목적으로 합니다. 이는 실제 임상 진단을 대체하거나 의료적 조언을 제공하는 것이 아닙니다. 모든 의료 관련 결정은 반드시 자격을 갖춘 전문 의료인과 상의해야 합니다.

오늘은 의료 영상과 임상 텍스트를 통합하는 멀티모달 AI 프레임워크 설계에 대해 알아보았습니다. 이는 단순히 두 데이터를 더하는 것이 아니라, 서로의 부족한 점을 채워주며 1 더하기 1이 3이 되는 시너지를 만드는 과정입니다. 이 기술이 발전하여 더 많은 환자에게 정확하고 빠른 진단을 제공하는 날이 오기를 기대합니다. 😊

여러분이 생각하는 멀티모달 AI의 또 다른 활용 분야가 있다면 댓글로 자유롭게 의견 나눠주세요!