용인세브란스병원 영상의학과 연구팀, AI 활용한 결절성 질환 진단 유용성 규명 > 의료/제약

 사진) 황신혜 교수와 이민욱 교수

연세대학교 의과대학 용인세브란스병원 영상의학과 황신혜‧이민욱 교수 연구팀은 인공지능(AI) 기반 흉부 방사선 영상 분석이 결절성 질환을 진단하는 데 도움이 된다는 연구 결과를 최근 발표했다. 

흉부 일반 촬영은 단일 영상 검사로는 일반적으로 병원에서 가장 많이 시행되며 대부분의 환자 진료에 있어서 기본이 되는 검사다. 

하지만 흉부 일반 촬영은 2차원적인 검사이기 때문에 결절로 보이는 소견이라도 단순한 과거 감염의 흔적에서부터 폐암에 이르기까지 다양한 원인으로 인해 나타나는 것일 수 있어 진단에 어려움이 있다. 

연구팀은 2021년 3월부터 2022년 5월 사이 용인세브란스병원에 처음으로 내원해 흉부 일반 촬영을 시행 후 AI 분석이 이루어진 환자 14,563명의 데이터를 분석했다. 

이 가운데 AI가 결절의 가능성을 15% 이상으로 판단한 사례의 최종 진단이 어떻게 이루어지고 임상적으로 어떤 의미가 있는지 살폈다. 우연히 발견된 결절성 병변을 분석하기 위해 폐 질환으로 진료를 받기 위해 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 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.

도표 설명) 최종 진단 결과 종양성 병변 집단(Group A)과 염증성 병변 집단(Group B, C) 간 AI가 판단한 결절(Nodule) 및 섬유화(Fibrosis) 이상 점수에 통계적으로 유의미한 차이가 있음을 확인했다. AI의 분석이 결절 등 종양성 병변과 염증성 병변 간 감별에 도움이 될 수 있음을 의미한다. 

이민욱 교수는 “이번 연구를 통해 흉부 일반 촬영 시 결절성 질환을 진단하는 데 AI를 통한 분석이 유용하다는 것을 확인했다”라며, “본 연구 결과는 AI를 효율적으로 활용하고 이상 점수 분석을 통한 세부적인 진단을 내리는 데 큰 도움이 될 것”이라고 전했다. 

또 “추후 AI를 이용한 영상 진단 시행 여부에 따른 병원 간 업무 프로세스 차이를 분석할 계획이다”고 후속 연구 계획을 밝혔다. 

본 연구는 네이처의 자매지인 ‘사이언티픽 리포트(Scientific Reports, IF 4.6)’에 최근 게재됐다.