황신혜‧이민욱 교수 연구팀 'AI로 14,563명 데이터' 분석
흉부 일반 촬영 AI 분석 1%(152명)서 '결절' 우연히 발견
악성 결절 확인, 다른 질환과의 감별에 'AI 분석' 도움
논문은 네이처의 자매지 'Scientific Reports' 최근 게재
[보건타임즈] 인공지능(AI) 기반의 흉부 방사선 영상 분석이 결절성 질환 진단에 도움이 된다는 연구 결과가 나와 주목을 받고 있다.
흉부 일반 촬영은 단일 영상 검사로는 대개 병원에서 가장 많이 시행되며 대부분 환자 진료에서 기본이 되는 검사다.
하지만 흉부 일반 촬영은 2차원 검사여서 결절로 보이는 소견이라도 단순한 과거 감염의 흔적에서부터 폐암에 이르기까지 다양한 원인으로 나타나 진단에 어려움을 겪을 수 있다.
연세대학교 의과대학 용인세브란스병원(병원장 김은경) 영상의학과 황신혜(사진 좌)‧이민욱 교수(우) 연구팀은 2021년 3월부터 2022년 5월 새 원내에서 처음 흉부 일반 촬영을 시행 후 AI 로 14,563명의 데이터를 분석, 이 가운데 AI가 결절의 가능성을 15% 이상으로 판단한 사례를 어떻게 최종 진단하기까지 임상적으로 어떤 의미가 있는지 살폈다며 이같이 발표했다.
이에 따르면 우연히 발견된 결절성 병변을 분석하기 위해 폐 질환으로 진료를 받기 위해 내원한 흉부외과와 호흡기내과 환자는 분석에서 제외했다.
이 결과, AI는 전체 환자의 약 1%(152명)를 결절이 있는 것으로 판단했다.
이 중 추적 관찰 이미지와 최종 임상 진단 결과가 확인된 73명 중 70%에 속하는 51명에게서 실제 결절성 질환이 있는 것으로 확인됐으며 51명 가운데 악성종양으로 진단된 환자는 8명이었다.
AI가 분석한 이상 점수(Abnormality Score)의 증가는 악성 여부와 유의한 관계가 있었다.
또 AI가 분석한 섬유화, 경화, 흉수 등 다른 부가 항목 세부 점수는 결절과 다른 질환 간의 감별에 도움이 될 수 있음을 확인했다.
이 교수는 "이 연구를 통해 흉부 일반 촬영 시 결절성 질환 진단에 AI를 기반으로 한 분석이 유용하다는 것을 확인했다"면서 "이 연구 결과는 AI를 효율적으로 활용,이상 점수 분석을 통한 세부적인 진단을 내리는 데 큰 도움이 될 것"이라며 "추후 AI를 이용한 영상 진단 시행 여부에 따른 병원 간의 업무 프로세스 차이를 분석할 계획"이라고 밝혔다.
이 연구 결과를 상세하게 다룬 논문은 네이처의 자매지 '사이언티픽 리포트(Scientific Reports, IF 4.6)'에 최근 게재됐다.
기사최종편집일: 2024-05-02 17:11:16
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