인공지능(AI) 기반 흉부 방사선 영상 분석이 결절성 질환을 진단하는데 도움이 된다는 연구가 공개됐다.
연세대학교 의과대학 용인세브란스병원은 영상의학과 황신혜·이민욱 교수 연구팀이 이같은 연구 결과를 발표했다고 27일 밝혔다.
흉부 일반 촬영은 단일 영상 검사로는 일반적으로 병원에서 가장 많이 시행되며 대부분의 환자 진료에서 기본이 되는 검사다. 하지만 흉부 일반 촬영은 2차원 검사여서 결절로 보이는 소견도 단순한 과거 감염의 흔적부터 폐암에 이르기까지 다양한 원인으로 인해 나타날 수 있어 진단에 어려움이 있다.
연구팀은 2021년 3월부터 2022년 5월 사이 용인세브란스병원에 처음 내원해 흉부 일반 촬영을 시행하고 AI로 분석한 환자 1만4563명 데이터를 분석했다. 이 중 AI가 결절의 가능성을 15% 이상으로 판단한 사례의 최종 진단이 어떻게 이뤄졌는지 살폈다. 우연히 발견된 결절성 병변을 분석하기 위해 폐 질환으로 내원한 흉부외과와 호흡기내과 환자는 분석에서 제외했다.
연구 결과 AI는 전체 환자의 약 1%(152명)에 대해 결절이 있는 것으로 판단했다.
이 중 추적 관찰 이미지와 최종 임상 진단 결과가 확인된 73명 중 70%(51명)에게서 실제 결절성 질환이 있는 것으로 확인됐다.
51명 중 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 간 감별에도 도움이 될 수 있음을 확인했다.
이민욱 교수는 “흉부 일반 촬영 시 결절성 질환을 진단하는데 AI를 이용한 분석이 유용하다는 것을 확인했다”라면서 “이번 연구 결과는 AI를 효율적으로 활용하고 이상 점수를 분석해 세부적인 진단을 내리는데 큰 도움이 될 것”이라고 말했다.
이번 연구는 네이처 자매지인 사이언티픽 리포트(Scientific Reports, IF 4.6)에 최근 게재됐다.
배옥진 기자 withok@etnews.com
