복부 CT를 위한 범용 모델: 사이언스 논문과 라이선스 사이에 놓인 RADAR의 약속

2026년 9월 18일, 알리바바 그룹의 DAMO 아카데미가 조영 증강 복부 CT 분석을 위해 설계된 시각·언어 모델 RADAR의 코드와 가중치를 공개했다. 산업계의 통상적인 출시 관행과 달리, 시스템 공개에 앞서 결과가 학술지 사이언스에 실렸다. 공식 문서에 따르면 모델은 40만 건이 넘는 영상 검사와 1500만 쌍의 이미지-텍스트 데이터로 학습했으며, 수작업 주석 없이 임상 판독문에서 직접 배워 18개 해부학적 구조와 146개 영상 소견을 평가한다.

논문에 실린 수치는 내부 코호트의 146개 소견에 대한 평균 ROC 곡선하면적이 0.913(95% 신뢰구간 0.911~0.915)이며, 외부 8개 기관 검증에서는 0.874~0.912 범위였다고 밝힌다. 병리 검사로 확진된 네 가지 암—간, 췌장, 위, 대장—에서는 지표가 0.891에서 0.984 사이였다. 방사선과 전문의 26명이 참여한 판독 시험에서 모델 단독 정확도는 26명 중 23명을 앞섰고, 모델의 보조를 받은 경우 집단의 진단 민감도가 약 10%포인트 올랐으며 판독 보고 시간은 30% 이상 줄었다. 다만 이는 저자들이 제시한 집계 지표다. 연구진이 선정하지 않은 코호트에서의 독립 검증은 아직 없다. 데이터 규모에서도 차이가 나타난다. 일부 언론은 42만 건이라고 전하지만, 공식 저장소와 사이언스 논문은 "40만 건 이상"이라고 적는다. 논문 전문은 자동 열람이 막혀 있어 이 차이를 본문에서 해소할 수 없었다. 사우스차이나모닝포스트가 인용한 DAMO 아카데미 팀은 이를 "세계 최초의 전문가 수준 범용 의료영상 모델"이라고 부른다.

실제 도입 단계에서는 방법론적·법적 제약이 드러난다. 소스 코드는 깃허브에 Apache 2.0 라이선스로 배포되지만, 허깅페이스에 올라온 가중치는 상업적 이용을 금지하는 Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0의 적용을 받는다. 저장소는 자료의 제노도(Zenodo) 아카이브도 함께 안내한다. 이 제한이 유럽 공공 의료기관 내부에서의 활용을 허용하는지는 아직 불분명하다. 이들 기관은 임상 혁신을 의료기기 규정과 AI법의 요건과 맞춰야 하는 처지다. 중국 밖 임상 사용에 대한 규제 승인 여부는 어느 쪽으로도 일차 자료의 확인을 찾지 못했다. 열린 채로 남는 지점이다.

선택된 순서—먼저 동료 심사, 그다음 공개—는 산업계 출시 관행을 뒤집은 것이다. 비상업 라이선스에 묶인 무상 공개가 연구실에는 자원이 될지, 병동에는 법률적 난제가 될지는 아직 지켜봐야 한다.

— Olya