
국내 연구진이 개발한 혁신적인 AI 기반 유방 초음파 진단 솔루션이 단순한 성능 검증을 넘어 실제 의료 현장에 적용되어 임상적 유효성과 현장 도입 가능성을 공식 검증받는다.
칠곡경북대학교병원 유방외과팀(이지연·강병주·문준석 교수)은 보건복지부가 주관하고 한국보건의료정보원이 수행하는 '2026년 의료 AI 테스트베드 지원사업' 공모에서 자사가 참여한 컨소시엄이 최종 선정됐다고 16일 밝혔다.
이번 정부 지원 사업은 이미 개발된 의료 AI 제품의 기초적인 성능 확인 단계를 넘어, 실제 임상 현장에서의 유효성과 비용 효과성을 정밀하게 검증하기 위해 추진됐다. 이를 통해 국내 의료기관의 성공적인 AI 전환(AX) 기반을 마련하고, 우수한 국산 AI 제품의 신속한 시장 진입을 원스톱으로 지원하는 데 목적을 두고 있다.
이번 공모에서 칠곡경북대병원 연구팀이 따낸 연구과제는 ‘AI 기반 유방 초음파 자동 스크리닝 테스트베드 구축 및 임상 실증 플랫폼 개발’이다. 칠곡경북대병원은 의료 AI 전문 기업인 더블유닷에이아이(W.AI, 대표 김재홍·더더블유클리닉 원장)와 전략적 컨소시엄을 구성했으며, 지난 6월 19일 정식 협약 및 계약 체결을 완료하고 본격적인 연구에 착수했다.
연구팀은 실제 임상 현장에서 생성되는 생생한 의료 데이터를 활용해 유방 초음파 AI 분석 솔루션인 ‘W-Expert’의 진단 정확도, 시스템 안정성, 사용자 편의성(사용성)을 다각도로 검증할 계획이다. 이를 통해 ▲의료진의 유방암 진단 정확도 극대화 ▲영상 판독 시간 단축을 통한 진료 효율성 향상 ▲가슴 보형물 합병증의 선제적 조기 발견 ▲의료 AI의 실제 임상 활용성 검증 ▲의료 현장 적용성 확보 등 5대 핵심 목표를 완수해 의료 서비스의 품질을 획기적으로 개선한다는 방침이다.
과제 책임자인 유방외과 강병주 교수는 “그동안 유방 영상 진단 분야에 인공지능(AI) 기술을 접목하는 연구를 꾸준히 이어온 만큼, 이번 국책 사업 선정은 의미가 매우 깊다”며, “이번 전방위 실증 과정을 통해 AI 기술이 가진 임상적 가치와 안전성을 실질적으로 입증하고, 향후 대한민국 의료 AI 진단 기술이 나아가야 할 표준적인 발전 방향을 제시할 수 있도록 최선을 다하겠다”고 포부를 전했다.

국내 연구진이 개발한 혁신적인 AI 기반 유방 초음파 진단 솔루션이 단순한 성능 검증을 넘어 실제 의료 현장에 적용되어 임상적 유효성과 현장 도입 가능성을 공식 검증받는다.
칠곡경북대학교병원 유방외과팀(이지연·강병주·문준석 교수)은 보건복지부가 주관하고 한국보건의료정보원이 수행하는 '2026년 의료 AI 테스트베드 지원사업' 공모에서 자사가 참여한 컨소시엄이 최종 선정됐다고 16일 밝혔다.
이번 정부 지원 사업은 이미 개발된 의료 AI 제품의 기초적인 성능 확인 단계를 넘어, 실제 임상 현장에서의 유효성과 비용 효과성을 정밀하게 검증하기 위해 추진됐다. 이를 통해 국내 의료기관의 성공적인 AI 전환(AX) 기반을 마련하고, 우수한 국산 AI 제품의 신속한 시장 진입을 원스톱으로 지원하는 데 목적을 두고 있다.
이번 공모에서 칠곡경북대병원 연구팀이 따낸 연구과제는 ‘AI 기반 유방 초음파 자동 스크리닝 테스트베드 구축 및 임상 실증 플랫폼 개발’이다. 칠곡경북대병원은 의료 AI 전문 기업인 더블유닷에이아이(W.AI, 대표 김재홍·더더블유클리닉 원장)와 전략적 컨소시엄을 구성했으며, 지난 6월 19일 정식 협약 및 계약 체결을 완료하고 본격적인 연구에 착수했다.
연구팀은 실제 임상 현장에서 생성되는 생생한 의료 데이터를 활용해 유방 초음파 AI 분석 솔루션인 ‘W-Expert’의 진단 정확도, 시스템 안정성, 사용자 편의성(사용성)을 다각도로 검증할 계획이다. 이를 통해 ▲의료진의 유방암 진단 정확도 극대화 ▲영상 판독 시간 단축을 통한 진료 효율성 향상 ▲가슴 보형물 합병증의 선제적 조기 발견 ▲의료 AI의 실제 임상 활용성 검증 ▲의료 현장 적용성 확보 등 5대 핵심 목표를 완수해 의료 서비스의 품질을 획기적으로 개선한다는 방침이다.
과제 책임자인 유방외과 강병주 교수는 “그동안 유방 영상 진단 분야에 인공지능(AI) 기술을 접목하는 연구를 꾸준히 이어온 만큼, 이번 국책 사업 선정은 의미가 매우 깊다”며, “이번 전방위 실증 과정을 통해 AI 기술이 가진 임상적 가치와 안전성을 실질적으로 입증하고, 향후 대한민국 의료 AI 진단 기술이 나아가야 할 표준적인 발전 방향을 제시할 수 있도록 최선을 다하겠다”고 포부를 전했다.