보건타임즈 : 서울대병원, 새해 1월부터 '인공지능'으로 영상 보조 판독

폐암과 폐 전이암에 '판독정확도 향상' 기대
의사, 인공지능 루닛 인사이트 도움 받아 판독했을 땐 정확도
악성 폐 결절 최대 14%, 일반 폐 결절은 19% 향상
구진모 교수 "환자 진료에 본격적으로 적용되는 첫 사례"
박창민 교수 "폐암 진단 정확도 높여 진료의 질과 효율성 모두 향상"

[보건타임즈] 서울대병원이 1월부터 국내에서 독자적으로 개발한 인공지능기술을 폐암 혹은 폐 전이암으로 의심되는 환자의 흉부엑스선 영상판독에 보조수단으로 활용한다.(논문/사진 AI 구동영상)

이로써 앞으로는 인공지능이 흉부엑스선 검사 영상을 판독한 결과를 의사가 이를 참고해 자칫 놓칠 수 있는 폐암 혹은 폐 전이암을 조기 진단할 수 있게 된다.

인공지능 기반 영상판독 보조시스템은 루닛 인사이트다.
'루닛 인사이트(Lunit INSIGHT for Chest Radiography Nodule Detection)'는 소프트웨어 개발회사 루닛과 서울대병원 영상의학과 박창민 교수팀이 공동으로 개발한 것이다.
'루닛 인사이트'는 흉부엑스선 영상에서 폐암 혹은 폐 전이암으로 의심되는 소견을 찾는 등 의사의 진단을 보조하게 된다.
또 양질의 영상 데이터와 독자적인 딥러닝 기술을 이용해, 크기가 작거나 갈비뼈와 심장 같은 다른 장기에 가려져 자칫 놓치기 쉬운 폐암 결절도 정확하게 찾아내는 역할을 한다.

구진모 교수

박창민 교수

서울대병원은 인피니트헬스케어의 의료영상정보시스템(PACS)에 '루닛 인사이트'를 탑재시켜 실제 폐 질환의 유무 여부를 확인하는 영상판독에 활용한다며 이같이 밝혔다.

서울대병원 영상의학과 구진모 교수는 "인공지능이, 흉부 영상판독 보조 기능으로 환자 진료에 본격적으로 적용되는 첫 사례가 됐다"며, "의료 혁신의 신호탄이 될 가능성이 높다"고 전망했다.

구 교수는 국내 서울대병원, 보라매병원, 국립암센터 3곳과 미국 UCSFMC(University of California San Francisco Medical Center)에서 검증한 성능을 근거로 루닛 인사이트를 임상에 활용할 수 있게 주도했다.
루닛 인사이트는 판독정확도에서 악성 폐 결절 분류의 경우(ROC 분석 기준) 92~96%, 일반 폐 결절 유무(JAFROC 분석 기준)는 83~92%로 찾아냈다.
이와 함께 내과 의사 3명, 영상의학과 전공의 6명, 전문의 5명, 흉부전담 전문의 4명 등 총 18명과 판독능력 정확도 비교에서 악성 폐 결절을 91% 분류해냈다.(좌측 표 참조)
의사 77~94%로 나타났다.
일반 폐 결절의 유무를 확인하는 정확도는 루닛 인사이트 89%, 의사는 66~86%였다.
의사가 인공지능 루닛 인사이트의 도움을 받아 판독했을 땐 정확도가 악성 폐 결절이 최대 14%, 일반 폐 결절은 19%가 향상된 것으로 확인됐다.

얼마 전 발간된 의료영상 분야 학술지 '방사선학(Radiology)'에 게재된 서울대병원 연구팀의 Development and Validation of Deep Learning–based Automatic Detection Algorithm for Malignant Pulmonary Nodules on Chest Radiographs이란 제목의 논문에 따르면, 이번 인공지능 소프트웨어 활용 시, 흉부엑스선 상 폐암 결절을 발견해내는 판독의 정확도가 영상의학과 전문의 등이 포함된 연구 대상자 18명의 의사 모두에게서 향상됐다.
이런 성과를 기반으로 지난 8월 '루닛 인사이트'는 식약처로부터 인공지능 기반 영상분석 의료기기로 승인을 받았다.

박창민 교수는 "흉부엑스선 영상은 폐암을 포함한 다양한 흉부 질환의 진단과 평가에 매우 중요한 검사지만, 특성상 실제 폐암 같은 중요 질환에 대한 판독의 정확도가 높지 않은 단점이 있었다"며, "인공지능 기술을 사용하게 되면, 폐암 진단의 정확도를 높여 진료의 질과 효율성 모두를 향상시킬 수 있을 것으로 기대한다"고 말했다.

연구팀은 폐암 이외에 다양한 질환에 대한 인공지능 기반 영상진단 소프트웨어를 개발하고 있다.
최근엔 흉부엑스선 영상에서 활동성 폐결핵을 검출하는 소프트웨어를 개발했으며 검증된 성능을 감염학 분야 학술지 '임상감염병학(Clinical infectious disease)'에 발표한 바 있다.