코어라인소프트, 서울아산 영상의학과 서준범·융합의학과 김남국 교수팀과 공동성과

[의학신문·일간보사=오인규 기자] COPD는 진단 이후에도 효과적인 치료를 위해 CT를 통한 아형 분류가 필요하며, 이후 주기적으로 CT를 찍어 치료효과를 추적 관찰하게 된다.

하지만 CT 영상을 통한 판독을 정량적으로 하기 위해서는 전처리 작업과 분석에 장시간이 소요되는 어려움이 있어, 판독의의 경험에 의존한 정성적 판독에 머물러야 하는 한계가 있었다.

이를 극복하기 위해 코어라인소프트는 서울아산병원과 지난달 미국 시카고에서 열린 RSNA 2018에서 AI 기술을 이용해 COPD를 진단하는데 필요한 다양한 영상 분석 알고리즘들을 완전히 자동화한 AVIEW Metric을 세계 최초로 발표했다.

특히 오랜 기간 난제였던 기관지와 폐엽의 분할을 완전 자동화했으며, 분할 결과를 평가하기 위해 약 200례에 대해 7년 경력의 전문가가 수행한 것과 비교했다.

기관지 분할 방법은 지난 10월말 최고 권위 의료영상 학술지인 Medical Image Analysis에 게재됐으며, 30여편의 유관 논문 출간했고 10여편의 관련 특허를 출원했다. 이번 학회에서 발표된 논문에 따르면 자동화 처리된 약 200례 중 오직 8%에 대해서만 재작업이 필요했으며, 최종 정량지표에 적용한 결과에 대해서는 96%의 높은 정확도를 보였다.

또한 재작업을 포함한 총 소요 시간은 13 man-hour로 기존 시간의 6%로 크게 줄일 수 있었고, 증례당 5분 이내 처리가 가능했다. 이는 정확도와 편의성 측면에서 완전 자동화된 정량분석을 임상에 도입할 수 가능성을 처음으로 보였고 청중들의 높은 관심을 받았다.

발표 후 추가 질문과 시연을 위해 정량영상판독룸(QIRR)에 설치된 교육부스와 코어라인소프트의 상업부스를 방문한 연구자들과 병원관계자들이 많았다. 병원에서 촬영되는 모든 흉부 CT 영상을 자동으로 분석해서, 환자의 질병 상태를 숫자로 측정할 수 있도록 판독 워크플로우를 혁신적으로 바꾸었고, 빅데이터 PACS를 세계최초로 구현하여 전시하였다는 평을 받았다.

학회와 전시를 참관한 관계자들은 AI의 새로운 가능성에 큰 관심을 보였으며 상업 부스에서는 미국, 일본, 대만의 유명 대학에서 제품 도입을 적극적으로 추진하는 성과도 얻었다.

향후 AVIEW Metric을 이용하면 병원에 PACS에 쌓여있으나 활용이 어려웠던 의료영상을 자동으로 분석해 유사한 증례를 찾아 진단에 도움을 받을 수 있다. 또한 빅데이터 분석에도 의료영상을 활용 할 수 있는 첫걸음을 내디뎠다는 점에서 COPD의 연구에도 많은 도움이 될 것으로 기대된다.

이번에 발표된 폐영상 자동분석 SW는 지난 15년 동안의 서울아산병원의 서준범·김남국 교수팀의 연구를 집대성한 결과로, 코어라인소프트가 관련특허 7개를 기술하고, 2014년부터 공동으로 상용화를 진행해 세계 최초로 성공한 융합연구의 모범사례이다.

또한 인공지능과 의료영상 분석 알고리즘을 접목해 의료영상의 완전 자동분석 시대의 포문을 열었다는데 의미가 있다. 서울아산병원과 코어라인소프트는 폐영상 외에도 심장 등 다른 분야의 정량적 분석으로 연구를 확대할 계획이라고 밝혔다.

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