용인세브란스병원 "루닛 흉부 AI, 폐 질환 진단에 도움" 국제학술지 발표

[박정렬의 신의료인]

연세대 의과대학 용인세브란스병원 전경.

2020년 개원 이후 모든 성인 흉부 일반 촬영에 루닛 의 인공지능(AI) 영상 분석 소프트웨어인 '루닛 인사이트 CXR'을 적용 중인 용인세브란스병원이 27일 "AI는 결절성 질환 진단에 도움이 된다"는 결론을 냈다.

흉부 일반 촬영은 단일 영상 검사로는 병원에서 가장 많이 시행되며 대부분의 환자 진료에 있어서 기본이 된다. 다만, 화면이 2차원으로 표현돼 결절로 보이는 소견이라도 단순히 과거 감염 흔적부터 폐암에 이르기까지 다양한 원인이 거론될 수 있어 정확한 진단에 어려움이 따랐다.

(사진 왼쪽부터) 용인세브란스병원 영상의학과 황신혜?이민욱 교수./사진=용인세브란스병원

이에 용인세브란스병원 영상의학과 황신혜·이민욱 교수 연구팀은 2021년 3월부터 2022년 5월 사이 이 병원에 처음으로 내원해 흉부 일반 촬영을 시행 후 AI 분석이 이루어진 환자 1만4563명의 데이터를 분석해 AI가 결절의 가능성을 15% 이상으로 판단한 사례의 최종 진단이 어떻게 이루어지고 임상적으로 어떤 의미가 있는지 살폈다. 우연히 발견된 결절성 병변을 분석하기 위해 폐 질환으로 진료받기 위해 내원한 흉부외과와 호흡기내과 환자는 분석에서 제외했다.

그 결과, AI는 전체 환자의 약 1%(152명)에 대해 결절이 있는 것으로 판단했다. 이 중 추적 관찰 이미지와 최종 임상 진단 결과가 확인된 73명 가운데 70%에 해당하는 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. 또한, AI가 분석한 섬유화, 경화, 흉수 등 다른 부가 항목 세부 점수는 결절과 다른 질환 간 감별에도 도움이 될 수 있음을 확인했다.

최종 진단 결과 종양성 병변 집단(Group A)과 염증성 병변 집단(Group B, C) 간 AI가 판단한 결절(Nodule) 및 섬유화(Fibrosis) 이상 점수는 통계적으로 유의미한 차이가 있었다. 이는 AI의 분석이 결절 등 종양성 병변과 염증성 병변 간 감별에 도움이 될 수 있음을 의미한다./사진=용인세브란스병원

이민욱 교수는 "이번 연구로 흉부 일반 촬영 시 결절성 질환을 진단하는 데 AI를 통한 분석이 유용하다는 것을 확인했다"라며 "향후 AI를 효율적으로 활용하고 이상 점수 분석을 통한 세부적인 진단을 내리는 데도 큰 도움이 될 것"이라고 밝혔다. 용인세브란스병원 연구팀은 추후 AI를 이용한 영상 진단 시행 여부에 따른 병원 간 업무 프로세스 차이를 분석할 계획이다.

이번 연구는 국제 학술지 네이처의 자매지인 '사이언티픽리포트'(Scientific Reports)에 게재됐다.

루닛 인사이트 CXR /사진=루닛