▲ 서울대병원이 2일부터 인공지능 기술을 환자 영상 판독에 활용하기 시작했다.

서울대병원이 2일부터 인공지능 기술을 환자 영상 판독에 활용하기 시작했다. 인공지능 활용은 흉부 영상판독 보조기능이지만 환자 진료에 본격 적용되는 것으로 의료 혁신의 신호탄이 될 가능성으로 주목받고 있다.

IBM 왓슨 포 온콜로지는 환자의 진단 정보를 입력하면, 기존에 발표된 논문들을 기반으로 적합한 치료법을 추천해주는 시스템으로 일종의 검색 프로그램 형태. 그러나 서울대병원이 사용하고 있는 ‘루닛 인사이트’는 해당 소프트웨어가 직접 영상을 판독해 특별한 소견을 밝히는 의사결정 보조 시스템(CDSS, Clinical Deicision Support System)으로, 국내에서 정식 의료기기로 승인을 받은 것이다.

▲ 구진모, 박창민 교수

이번에 활용되는 인공지능 기반 영상판독 보조시스템 ‘루닛 인사이트(Lunit INSIGHT for Chest Radiography Nodule Detection)’는 소프트웨어 개발회사 루닛과 서울대병원 영상의학과 박창민·구진모 교수팀이 공동으로 개발에 참여했다.

병원은 ‘루닛 인사이트’를 인피니트헬스케어의 의료영상정보시스템(PACS)에 탑재해, 실제 영상판독에 활용하고 있다고 밝혔다.

서울대병원, 보라매병원, 국립암센터와 미국 UCSFMC(University of California San Francisco Medical Center)에서 성능 검증도 받았다. 당시 판독정확도에 있어서는 악성 폐 결절 분류의 경우(ROC 분석 기준) 92–96%, 일반 폐 결절 유무의 경우(JAFROC 분석 기준)는 83–92%로 나타났다.

‘루닛 인사이트’는 흉부 엑스선 영상에서 폐암 혹은 폐 전이암으로 의심되는 소견을 발견하고 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 역할도 한다.

구진모 교수는 “인공지능이 흉부 영상판독 보조기능으로 환자 진료에 본격적으로 적용되는 첫 번째 사례”라고 밝혔다.

박창민 교수는 “흉부 엑스선 영상은 폐암을 포함한 다양한 흉부 질환의 진단과 평가에 매우 중요한 검사지만, 그 특성상 실제 폐암 같은 중요 질환에 대한 판독 정확도는 높지 않은 단점이 있었다”며, “이번 인공지능 기술을 사용하게 되면, 폐암 진단 정확도를 높여 진료의 질과 효율성 모두를 향상시킬 수 있을 것”으로 기대했다.

박 교수팀은 폐암 이외에도 다양한 질환에 대한 인공지능 기반 영상진단 소프트웨어를 개발하고 있다.

한편, 의사가 인공지능의 도움을 받아 판독할 경우 악성 폐결절은 최대 14%, 일반 폐 결절의 경우 19%의 판독능력 향상이 확인됐다.

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