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연세대 의과대학 용인세브란스병원(병원장 김은경) 호흡기·알레르기내과 곽세현·이은혜 교수, 영상의학과 신현주 교수 연구팀이 인공지능(AI) 기반 흉부 방사선 영상 분석의 임상적 효용을 확인한 연구를 발표했다.
폐암은 국내에서 가장 사망률이 높은 암으로, 2021년 인구 10만 명당 36.8명이 폐암으로 사망했다.
이렇듯 폐암의 경과가 좋지 않은 가장 큰 이유는 조기 진단율이 전체의 20% 미만에 불과할 정도로 낮기 때문이다.
따라서, 폐암을 조기에 발견할 수 있는 효과적인 바이오마커를 개발하는 것과 조기 진단에 있어서 흉부 사진의 역할을 연구하는 것은 매우 중요하다.
이에 연구팀은 AI 기반 흉부 방사선 영상 분석이 조기 폐암을 진단하는 데 어느 정도 효과적인지 살폈다. 이를 위해 2020년 3월부터 2022년 2월 사이 용인세브란스병원에서 수술적 치료를 받은 폐암 환자를 후향적으로 분석했다.
연구 결과, 폐암 절제 수술을 받은 조기 폐암 환자 중 약 17.3%가 AI 기반 흉부 방사선 영상 분석을 통해 우연히 폐암 병변을 발견한 것을 확인했다.
이 환자들은 폐가 아닌 다른 장기의 수술 전 검사 또는 호흡기 증세 없이 호흡기‧알레르기내과가 아닌 다른 과에 내원해 실시한 기본 검사로 흉부 방사선을 촬영한 경우였다.
이 가운데 61.5%의 환자는 촬영 당일 이상 소견에 대해 호흡기‧알레르기내과 전문의의 진료를 받았으며, 53.8%의 환자는 폐 절제술 후 최종 1기 폐암으로 진단받았다.
이번 연구를 통해 AI 기반 흉부 방사선 영상 분석이 실제 임상 현장에서 유용하게 활용될 수 있음을 알 수 있었다.
특히, 놓치기 쉬운 폐결절 및 조기 폐암의 신속한 진단에 AI가 도움이 될 수 있다는 것을 확인했다는 점에서 의미가 있다.
곽세현 교수는 “향후 호흡기·알레르기내과와 영상의학과의 협력 연구를 통해 폐렴 및 활동성 결핵 등 다양한 호흡기 질환의 흉부 방사선 영상 분석에도 AI를 적용해 진단 및 경과 예측에 대한 후속 연구를 수행할 수 있을 것으로 기대한다”고 밝혔다.
한편, 용인세브란스병원은 의료영상의 AI 접목 방법과 활용에 있어 성공적인 모델을 제시하며 국내외 의료계를 선도하고 있다. 특히, 호흡기·알레르기내과와 영상의학과는 AI-의료영상 접목의 유용성을 밝히기 위한 다수의 공동 연구를 수행하고 있다.
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