먼저 루닛은 흉부 엑스레이 영상 판독 시 이중 AI 알고리즘으로 안전망을 구축, 실제 임상 환경에서 대다수를 차지하는 정상 흉부 영상에 대한 판독 효율성을 극대화하고 이상 사례 누락을 예방하는 연구 내용을 구연 발표할 계획이다.
연구진은 정상·비정상 소견을 자율적으로 진행하는 알고리즘(이하 NF모델)을 개발해 엑스레이 영상을 분석한 다음, 상용 제품인 흉부 엑스레이 AI 영상분석 솔루션 '루닛 인사이트 CXR'로 추가 분석했다. 총 8029명 환자의 엑스레이를 NF모델로 분석한 결과, 이상 여부를 진단하는 민감도가 평균 97.8%(정상 엑스레이 3531건의 절반인 1765건 대상)란 점을 확인했다. 이후 루닛 인사이트 CXR 추가 분석을 통해 NF모델이 찾아내지 못한 24건 중 중요 이상 사례가 있는 4건(16.7%)를 추가로 찾아냈다. 루닛은 추후 루닛 AI 솔루션 제품에 이번 연구에 쓰인 NF모델을 추가로 포함할 계획이다.
또한 루닛은 유방촬영술 영상의 시간적 변화를 추적하며 미래의 유방암 발생 위험을 예측하는 AI 모델을 자체 개발, 이에 대한 연구 결과도 이번 학회에서 발표한다. 연구진은 1만6113장의 디지털 유방 촬영 이미지를 활용해 진단 전 과거 한 시점만의 유방 촬영 이미지들을 학습한 모델(이하 A모델), 한 환자의 서로 다른 두 시점의 검사를 함께 학습해 시간에 따른 변화를 고려한 모델(이하 B모델)을 개발했다. 예측 모델의 정확도 지표를 나타내는 C-Index 값은 B모델이 평균 0.73으로 A모델의 0.68 보다 높았고 특히 동양인 여성에게 많은 치밀유방에서도 유사한 결과를 보였다는 설명이다.
지난 9월 스웨덴 왕립 카롤린스카 연구소 연구진이 세계적 의학 학술지 '란셋 디지털 헬스'에 발표한 전향 연구에 대한 후속 연구로, AI와 영상의학 전문의의 유방 촬영술 판독을 비교한 연구 결과도 발표한다. 5만5581명의 여성을 대상으로, 두 명의 전문의와 유방촬영술 AI 영상분석 솔루션 '루닛 인사이트 MMG'를 사용한 독립적인 판독 결과에 따른 환자 리콜 정확도의 관계를 분석한 결과다. 루닛은 AI가 이상 징후를 포착한 뒤 리콜한 3014건에서는 29%의 PPV(양성 예측값)를 보인 반면, 전문의만 잠재적 이상이 있다고 판단한 뒤 리콜한 2501건에서는 3.4%의 PPV를 보였다고 전했다.
서범석 루닛 대표는 "루닛 AI 솔루션의 기술력을 지속 입증하고, 산업계에 제품을 소개하고자 매년 RSNA 학회에서 양질의 연구 결과를 발표하고 있다"며 "이번 학회를 통해 AI 기반 암 진단 분야에서 글로벌 선두 위치를 더욱 공고히 하고 의료진과 환자에게 실질적인 혜택을 제공하기 위한 노력을 지속하겠다"고 말했다.
이외에도 루닛은 이번 RSNA 2023 현장 내 설치한 부스에서 세계적으로 저명한 의료진을 초청해 루닛 AI의 사용 경험을 나누는 '글로벌 인사이트' 세션을 진행할 예정이다. 오는 26일부터 28일까지 3일간 진행되는 이번 이벤트에는 스웨덴 세인트괴란 병원의 카린 뎀브로워(Karin Dembrower) 박사, IBM 왓슨 헬스에서 최고의학책임자(CMO)를 역임했던 데이비드 그루엔(David Gruen) 박사 등이 연사로 참석해 루닛 AI 영상분석 솔루션의 중요도와 실제 의료 현장에서의 효용성 등에 대해 발표한다.
<저작권자 © ‘돈이 보이는 리얼타임 뉴스’ 머니투데이. 무단전재 및 재배포, AI학습 이용 금지>