연세대학교 기계공학과 Multi-scale Fluid Dynamics Lab(MFDL) 예비창업기업 QuantaQube가 ‘실험실 특화형 창업선도대학’ 과제 수주를 발판으로 저선량 CT 기반 폐암 조기진단 인공지능 ‘Q-LungCDSS(Quantum-Lung Clinical Decision Support System)’ 상용화를 본격 추진한다. 본 연구는 “양자 컴퓨팅 기술로 더 빠르고 정확한 의료 서비스를 제공하여 인류 건강 증진에 기여하겠다”는 비전 아래, 인공지능 및 양자컴퓨팅 전공 권순욱 예비창업 대표가 이끌고 있다.

Q-LungCDSS는 저선량 CT에서 결절 후보를 정밀 탐지하고 진단 인자를 수치화한 뒤 환자 특성 정보를 함께 반영해 의뢰·추적·관찰 유지의 진료 결정을 뒷받침한다. 영상 소견 기반 폐암 병기 예측을 제공해 고위험·고비용 검사인 PET-CT 의뢰를 대체하여 고방사선, 긴 대기시간, 높은 비용등의 부담을 절감한다는 목표로 한다.

이 솔루션의 핵심은 양자 인공지능의 '양자 우위'를 적극적으로 활용하는 데 있다. 양자 회로 기반 학습과 고전 모델을 결합한 하이브리드 구조가 적용되어, 저선량 CT의 특징인 노이즈 및 아티팩트 환경에서도 정확도와 견고성을 동시에 높인다. 또한, 양자 회로 시뮬레이터로 구동 가능하도록 설계되어 있어, 양자 컴퓨터 상용화 이전에도 즉시 시장 투입이 가능하다.

Q-LungCDSS는 성능 고도화를 위해 다기관 임상 데이터를 활용하고 있다. 서로 다른 병원·장비·프로토콜·선량에서 발생하는 데이터 품질 편차를 전제로 학습과 검증을 설계해 다양한 품질의 데이터에서도 일관된 성능을 확보하는 것이 목표다. QuantaQube는 초기부터 데이터 품질 라벨링과 분포 모니터링, 도메인 이동 대응을 포함한 하이브리드 파이프라인을 적용해 실제 임상 환경에서의 성능을 끌어올린다는 계획을 세우고 있다.

권순욱 예비창업대표는 “실험실에서 축적한 양자 컴퓨팅 역량과 의료영상 AI를 임상 의사결정의 핵심 도구로 연결하겠다”며 “양자 우위를 상용화 이전 단계부터 실제 임상 환경에 적용해 의료 비용의 저부담 및 원내 조기 스크리닝의 실효성을 높이겠다”고 포부를 밝혔다.

QuantaQube는 데이터 품질관리 체계 구축, 재현성 중심 검증, 병원 워크플로 연동, 인허가 전략 수립, 파일럿 검증을 로드맵에 따라 순차적으로 추진한다고 밝혔다. 또한, 폐암 조기진단에서 성과를 입증한 뒤 저선량 영상이 보편적인 인접 임상 영역으로의 확장을 모색할 방침이다.