사진설명. 의료인공지능 사업단과 참여 학생들이 함께 기념촬영을 하고 있다.

제한된 지도 학습 기반 폐질환 예측 모델 개발

“장유유서팀, 총장상 및 150만 원 대상 수상… 의료 AI 혁신 가능성 보여줘”

의료인공지능 특화 융합인재 양성사업단이 주최한 2025 의료인공지능 해커톤 본선이 지난 11월 24일 오전 9시에 서울 이태원 몬드리안 호텔에서 성황리에 개최됐다. 올해 해커톤은 “제한된 지도 학습(Learning with Limited Supervision)에 기반한 폐질환 예측 모델 개발”을 주제로 열렸으며, 실제 의료현장 이용하는 임상데이터(RWD)중 흉부 X-ray 데이터를 활용해 인공지능 모델이 주요 5대 폐질환을 진단하도록 설계·학습시키는 것이 핵심 과제였다.

이번 대회는 의료, 소프트웨어, AI 등 다양한 전공의 학생들이 팀을 이루어 실제 의료 환경에서 발생하는 데이터 제약 문제를 해결하는 경험을 제공하기 위해 마련됐다. 특히 의료분야에서 점차 중요성이 높아지는 ‘제한된 지도 학습’ 접근법을 실습해볼 수 있다는 점에서, 참가자들의 높은 관심과 참여가 이어졌다.

본선 행사에는 한국보건산업진흥원(KHIDI) 외빈이 참석하였다. 심사위원단은 의료인공지능사업단장 김찬웅 교수(의과대학), 정윤희 교수(의과대학), 이환희 교수(소프트웨어대학)이 맡아 의료적 타당성, 모델 성능, 알고리즘 구현의 완성도기준으로 평가했다. 사회는 김성환 교수(의과대학)가 진행해 행사의 전문성을 더했다. 시상에는 김미경 교수(의과대학)와 심사위원이 맡았다. 심사위원단은 올해 모델들이 전반적으로 높은 수준의 성능을 기록했으며, 특히 제한된 라벨 환경에서도 효과적으로 진단 모델을 구현하기 위해 다양한 접근이 시도됐다는 점에서 긍정적으로 평가했다.

올해 해커톤에는 총 10개 팀이 본선 무대에 올랐다. 24일 현장에서는 각 팀이 모델 아키텍처, 전처리 과정, 데이터 증강 전략, 라벨 효율화 방법, 성능 비교 결과 등을 약 10분 동안 발표했으며 심사위원과의 질의응답도 이어졌다. 참가팀 대부분이 실제 의료 인공지능 개발 프로세스를 충실히 반영한 발표를 선보였으며, 최종 수상팀은 총 5팀으로 선정됐다.

우수상(2팀) – 상금 25만 원 및 중앙대학교 의료인공지능사업단장상

해킹해조: 신동윤(의학과), 이형진(의학과), 김희수(소프트웨어학부)

DSLab v2: 고기환(소프트웨어학부), 김은선(소프트웨어대학), 하유정(간호학과)

최우수상(2팀) – 상금 50만 원

의과대학학장상 – 지존명빈: 박지호(소프트웨어학부), 곽명빈(소프트웨어학부)

소프트웨어대학학장상 – 아자스: 조하은(소프트웨어학부), 민세희(소프트웨어학부), 최준혁(소프트웨어학부)

대상 – 상금 150만 원 및 중앙대학교 총장상

장유유서: 이서진(소프트웨어학부), 장하은(소프트웨어학부)

올해 최고의 영예는 장유유서 팀이 차지했다.

이 팀은 X-ray 기반 폐질환 예측 모델 중 가장 높은 성능을 기록했을 뿐 아니라, 제한된 환경에서도 모델 학습을 최적화하는 알고리즘을 선보여 심사위원단의 만장일치로 대상에 선정됐다.

사진설명. “Chest X-ray Classification Improvement with Diverse Technique” 이서진 학생(중)과 장하은 학생(우)이 시상자 김찬웅 교수(좌)와 기념사진을 찍고 있다.

의료인공지능 특화 융합인재 양성사업단은 “학생들이 의료·AI·보건 등 다양한 시각을 융합해 실제 의료현장에서 요구되는 AI 기술을 고민한 점이 인상적”이라며 “이번 해커톤은 의료 AI 분야의 미래 인재를 발굴·육성하는 중요한 계기가 됐다”고 밝혔다. 이어 “앞으로도 의료데이터 기반 문제 해결 능력을 강화하기 위한 교육 및 연구 프로그램을 확대해, 의료 인공지능 분야의 선도 대학으로서 역할을 충실히 수행할 것”이라고 강조했다.

이번 해커톤은 해마다 점차 높아지는 기술 난이도와 참가자의 전문성을 바탕으로, 실제 의료 임상데이터를 활용한 실제 문제 해결 과정을 경험한다는 점에서 학생들의 만족도가 높다. 2025년 본선은 뜨거운 관심 속에 성공적으로 마무리되었으며, 내년 해커톤에 대한 기대감도 높아지고 있다