MICCAI 2026: 의료 AI와 연구 재현성을 돌아보다

Conference: MICCAI 2026 (The 29th International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention) - Strasbourg, France

Author: 정승우 (Seungwoo Jung) | Date: 2026.10.01

학회 개요 및 주요 트렌드

MICCAI는 의료 영상 및 의료 인공지능 분야의 탑티어 국제 학회로, 2025년에 이어 2026년에도 참석할 수 있었다. 올해는 프랑스 스트라스부르에서 개최되었으며, 대체적으로 전통적인 인공지능 이론이나 최적화보다도 실제 임상 환경에서 적용할 수 있는 인공지능 응용 연구들이 많이 채택되었다. 전반적으로 학회의 운영이 체계적이었으며, 한국인을 비롯한 다양한 나라의 사람들이 참여하여 네트워킹 및 교류에도 높은 가치가 있는 학회였다

논문 발표 및 현장 학술 교류

전체적으로 발표 스타일이 매우 다양했는데, 포스터 발표의 경우 단시간에 시선을 끌 수 있는 디자인이나 내용 구성이 매우 중요하다고 생각했다. 한 사람이 소화하기에는 너무 많은 수의 포스터가 존재하기 때문에, 초반 몇 개의 세션을 지나면 독자의 집중력이 많이 흐트러지는 듯한 느낌을 받았다. 그 와중에도 몇몇 포스터들은 약간의 위트나 구성, 그리고 매력적인 제목 덕분에 눈길이 갔고, 실제로 그런 연구들을 재미있게 읽었다. 포스터 발표에서는 저자가 먼저 나서서 설명해주려고 하지 않기 때문에, 궁금한 점이나 자세한 설명을 적극적으로 질문하고 요구하는 것이 중요했다.

주목할 만한 연구 동향

인상 깊게 본 여러가지 연구가 있었기 때문에, 개별적인 연구에 대한 소개보다도 내가 느낀 점을 중심으로 소개하고자 한다.

이번 학회에서 유심히 봤던 논문들 중에는 “불완전한 데이터” 하에서 인공지능을 학습시키는 기법들이 다수 있었다. 여기서 불완전한 데이터라 함은 데이터에서 일부 피처가 누락되었거나, 레이블링이 잘못되어 있거나, 서로 동시에 측정되지 않은 unpaired 데이터를 의미한다. 의료 인공지능에서 사용하는 많은 측정값들은 시간에 따라 변화하기 때문에, 깨끗한 데이터로 모델을 학습시키기 위해서는 동일한 환자에 대해 같은 시간에 동시에 측정한 여러 데이터가 필요하다.하지만 실제 임상 환경에서는 이러한 조건을 만족하지 못하는 경우가 많다. 그동안 과제를 수행하면서 불완전한 데이터 문제는 항상 극복하기 어려운 한계로 상정하고, 이를 어떻게든 회피하는 방향으로만 고민해 왔다. 반면 이번 학회에서는 이러한 현실적인 문제를 정면으로 돌파하고 직접 해결하려는 시도들이 많이 제안되었다. 이를 보면서 내가 상식적인 틀에 갇혀 그 안에서만 연구를 수행하려 했던 것은 아닌지 스스로를 되돌아보게 되었다.

또 인상 깊었던 연구 중에 코드 공개를 약속한 논문 중 과연 몇 퍼센트의 연구가 실제로 동작하는 코드를 제공하는지 리뷰하는 연구가 있었다. 이 연구를 처음 보았을 때, 얼핏 보기에는 본 학회와의 관련도 없고, 단순히 코드를 다운 받아서 LLM으로 검증해보는 수준의 연구라고 보여서 좀 의아했던 기억이 난다. SOTA 성능을 달성한 새로운 알고리즘들이 주를 이루는 학회 분위기 속에서 이러한 주제가 채택되었다는 것 자체가 낯설었기 때문이다.하지만 발표를 들을수록 이 논문이 제공하는 가치에 대해서 공감할 수 있었기 때문에, 역시 앞서 느꼈던 점과 궤를 같이한다는 생각이 들었다. 연구라는 게 원래 어떤 방식으로든 필요한 가치를 주면 되는 건데, 그동안 더 좋은 성능을 내는 것에만 너무 치우쳐서 정작 중요한 본질을 잊고 있었다는 생각이 들었다.

참석 소감 및 현장 이야기

이번 MICCAI를 통해서 그냥 대학원생이니까, 미래에 필요하니까 하며 막연히 해왔던 연구라는 행위 자체에 대한 고찰을 많이 할 수 있었던 것 같다. 또한, 학회 참석 이외에도 같이 출장 간 친구와 여행과 관광도 하며 머리를 식힐 수 있었다. 이러한 경험들이 출장에서 돌아온 지금도 큰 도움이 되고 있고, 더 많은 사람을 만나고 더 넓은 경험을 하기 위해 앞으로 연구를 더 열심히 해야겠다는 동기부여도 크게 받을 수 있었다. 매번 학회 출장을 다녀올 때마다 나름의 깨달음과 생각 정리가 되는 것 같다. 이 글을 통해 연구실의 다른 학생들도 동기부여를 받아, 다 같이 힘내서 출장을 많이 다녀올 수 있으면 좋을 것 같다.