AI 영상 진단의 Explainable AI (XAI): 의사 결정을 보조하는 Attention Map 및 Grad-CAM 원리

 

 

• 의료영상 분석과 인공지능의 결합 배경
  의료영상 진단 분야는 인공지능의 발전으로 가장 빠르게 변화하고 있는 영역 중 하나이다. 특히 딥러닝 기반의 영상 분류 및 병변 탐지 기술은 방대한 영상 데이터를 학습하여 높은 정확도의 진단을 가능하게 하고 있다. 하지만 이러한 인공지능 모델은 내부 작동 과정이 ‘블랙박스(Black Box)’ 형태로 이루어져 있어, 의사가 결과의 근거를 명확히 이해하기 어렵다는 한계가 존재한다. 이는 의료 분야에서 매우 중요한 신뢰성과 윤리적 책임의 문제로 직결된다. 인공지능이 아무리 높은 정확도를 보여도, 진단 과정의 해석 가능성이 부족하면 임상의가 결과를 신뢰하거나 환자에게 설명하기 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위해 등장한 개념이 바로 설명 가능한 인공지능(Explainable AI, XAI)이다. XAI는 모델이 어떤 근거로 특정 진단 결정을 내렸는지를 시각적 또는 수학적으로 해석할 수 있도록 설계된 접근법으로, 의료현장에서 의사결정을 보조하는 핵심 기술로 평가받고 있다.

 

• Attention Map의 개념과 작동 원리
  Attention Map은 인공지능 모델이 입력된 의료영상 중 어느 부분에 주목하여 판단을 내렸는지를 시각화하는 기술이다. 이 방법은 인간의 시각적 주의(attention)와 유사한 개념으로, 모델이 예측 과정에서 집중한 영역을 ‘주의 가중치’ 형태로 표현한다. 예를 들어 흉부 엑스레이 이미지에서 폐렴을 탐지하는 모델이 있다면, Attention Map은 모델이 병변의 위치나 형태를 판단하기 위해 주목한 픽셀 영역을 열지도(heatmap)로 표시한다. 이를 통해 의사는 인공지능의 진단 근거를 시각적으로 확인할 수 있으며, 잘못된 주의 영역이 포함된 경우 모델의 학습 방향을 교정할 수 있다. Attention Map의 계산 방식은 주로 신경망 내부의 중간 계층에서 추출된 활성화 값을 기반으로 하며, 특정 클래스(예: 종양 존재 여부)에 대한 가중치를 적용하여 시각화된다. 이 방법은 모델의 판단 경로를 명확히 드러냄으로써 의료진의 해석적 신뢰도를 높이고, AI 진단결과의 투명성을 강화한다.

 

• Grad-CAM의 구조적 특성과 임상 적용
  Grad-CAM(Gradient-weighted Class Activation Mapping)은 CNN(Convolutional Neural Network) 기반 영상 진단 모델의 설명력을 강화하기 위해 고안된 대표적인 시각화 기법이다. 이 방법은 모델이 특정 클래스 예측을 수행할 때 출력값에 영향을 미친 합성곱 계층의 활성화 맵과 해당 계층의 기울기(gradient)를 계산하여, 어떤 영역이 결과 결정에 얼마나 기여했는지를 평가한다. 단순히 피처맵(feature map)을 시각화하는 것과 달리, Grad-CAM은 클래스별로 차등화된 기울기를 반영하여 의사결정에 실질적으로 기여한 영상 영역만을 강조한다. 이를 통해 단순한 관심영역 표시를 넘어, AI 모델의 내부 작동 구조를 부분적으로 역추적할 수 있다. 실제 임상에서는 Grad-CAM이 병리 슬라이드 분석, 흉부 영상, 뇌 MRI 등 다양한 영상 데이터에 적용되고 있으며, AI가 제시한 진단 결과가 병리학적 또는 해부학적 근거와 일치하는지를 검증하는 데 활용된다. 또한, 모델이 오판한 경우에는 잘못된 주의 패턴을 확인함으로써 데이터셋의 품질 문제나 모델의 편향을 분석할 수 있다.

 

• 설명 가능한 AI의 임상적 가치와 향후 발전 방향
  XAI 기술은 의료영상 진단의 신뢰성과 안전성을 확보하는 데 있어 핵심적인 역할을 수행한다. 단순히 인공지능 모델의 결과를 시각화하는 수준을 넘어, 의사와 인공지능이 협력적으로 진단 결정을 내릴 수 있는 새로운 패러다임을 제시한다는 점에서 그 의의가 크다. 과거의 인공지능은 입력과 출력 사이의 과정을 명확히 해석하기 어려운 ‘블랙박스’ 구조로 인해 임상적 신뢰 확보에 한계가 있었지만, XAI는 이러한 불투명성을 완화하며 인간 중심의 의료 인공지능으로 발전하는 전환점을 마련하였다. 특히 Attention Map과 Grad-CAM은 인공지능이 진단 결정을 내릴 때 어떤 시각적 단서를 근거로 판단했는지를 구체적으로 보여줌으로써, 의료진이 결과를 검증하고 오류를 교정할 수 있는 근거를 제공한다. 이는 의학적 투명성과 설명 가능성을 확보함과 동시에, 의료윤리의 측면에서도 중요한 진전을 의미한다. 환자에게 “AI가 왜 그렇게 판단했는가”를 명확히 설명할 수 있는 능력은 단순한 기술적 문제를 넘어 의료적 신뢰의 핵심 조건으로 작용하기 때문이다.

또한 XAI의 발전은 의료 데이터 품질 관리 및 임상 의사결정 지원 체계에도 중요한 파급효과를 미치고 있다. 예를 들어, Grad-CAM을 통해 모델이 지속적으로 잘못된 영상 영역에 주의를 집중하는 것이 확인될 경우, 이는 데이터셋 내 라벨링 오류나 영상 품질의 불균형을 의미할 수 있다. 이를 조기에 발견함으로써 데이터 전처리 및 학습 과정의 품질을 향상시킬 수 있으며, 궁극적으로 진단 알고리즘의 신뢰성과 재현성을 높일 수 있다. 나아가 XAI 기술은 의료진의 교육 도구로서도 활용될 수 있다. 실제 환자 사례를 기반으로 AI의 판단 근거를 시각적으로 분석함으로써, 의료진은 병변의 시각적 패턴과 특징을 더욱 체계적으로 학습할 수 있다. 이러한 접근은 단순히 AI의 해석성을 보완하는 차원을 넘어, 의학 교육과 임상 경험 축적 과정의 효율성을 동시에 향상시키는 혁신적 방향으로 평가된다.

향후 발전 방향에서 XAI는 2차원 영상에 국한된 기존의 시각화 한계를 넘어 3차원 및 4차원 영상 데이터를 해석할 수 있는 고차원 설명 모델로 진화해야 한다. MRI나 CT와 같은 의료영상은 시간적·공간적 변화가 복합적으로 반영되어 있어, 단순한 2D 열지도만으로는 병리적 특성을 충분히 설명하기 어렵다. 따라서 3D Grad-CAM, Volume Attention Network 등과 같은 새로운 접근법을 통해 인공지능의 주의 패턴을 공간적으로 재구성하고, 이를 임상적으로 해석 가능한 형태로 제공하는 기술 개발이 요구된다. 또한, 현재는 시각화 중심의 정성적 분석이 주를 이루지만, 향후에는 설명 결과의 정확성을 정량적으로 평가할 수 있는 메트릭(metric) 개발이 필수적이다. 예를 들어, 실제 병변 영역과 Grad-CAM 활성화 영역 간의 겹침 비율을 수치화하거나, 모델의 주의 일관성을 평가하는 알고리즘적 지표가 필요하다. 이러한 정량화 연구는 XAI 기술의 객관성을 높이고, 임상 승인 절차에서 신뢰할 수 있는 근거 자료로 활용될 수 있다.

마지막으로, XAI는 의료 인공지능 생태계 전반에 걸쳐 지속 가능한 발전 전략의 핵심 축으로 자리 잡을 것이다. 단순히 AI의 해석성을 보완하는 보조 기술이 아니라, 의료기관의 데이터 거버넌스, 규제기관의 승인 절차, 환자의 신뢰 형성 등 다양한 사회적·제도적 측면과 유기적으로 연계될 필요가 있다. 특히, 향후 의료현장에서는 XAI 결과를 임상 의사결정 지원 시스템(CDSS)과 통합하여, 의사에게 단순한 진단 제안이 아닌 ‘근거 기반 설명’까지 제공하는 방향으로 발전할 것이다. 이런 구조에서는 AI가 제시하는 판단이 단순한 결과가 아니라, 의사가 참고하고 검증할 수 있는 근거 데이터로 작동하게 된다. 결국 XAI는 인공지능이 인간의 의학적 판단을 대체하는 기술이 아니라, 의료진의 판단을 강화하고 환자의 안전을 보장하는 협력적 도구로 진화하게 될 것이다.