폐와 심장의 질환을 진단하기 위해 사용하는 흉부X레이는 기초 검사이자 추적 검사로 활용되고 있다.
다만 환자의 자세나 호흡 정도가 촬영 시점마다 달라서 비교하기 어렵다는 단점이 있다. 그러나 최근 이러한 문제를 인공지능(AI)으로 정확도를 높일 수 있게 됐다.
서울아산병원 영상의학과 서준범·융합의학과 김남국 교수팀은 딥러닝 AI 모델로 진단 정확도를 80%로 높일 수 있다고 의료영상 분야 국제학술지(Medical Image Analysis)에 발표했다.
연구팀에 따르면 촬영 시간 별 흉부X레이 사진으로 병변의 발견 및 변화를 진단하는 AI는 지금까지 없었다.
연구팀은 AI 개발을 위해 약 7년간 흉부 X레이 사진 20만여 쌍을 영상의학과 전문의의 판독 과정과 동일하게 학습시켰다.
이어 신구(新舊) X레이 사진 간 유사 영역을 집중 판독할 수 있도록 해부학적 구조 일치 모듈을 도입했다. 또한 AI가 질환을 이해하고 질환의 변화를 평가할 수 있도록 다중작업학습 기법도 활용했다.
정확도를 평가하기 위해 X레이 사진 1,620쌍으로 내부 타당성을 검증하고, 215쌍과 267쌍으로 외부 타당성을 검증한 결과, 예측 정확도는 내외부 검증 결과 모두 약 80%로 영상의학과 2·3년차 전공의와 비슷했다.
서준범 교수는 "기존 AI 연구들은 주로 한 장의 X레이 사진에서 질환을 찾는 진단 보조 기술이었지만, 이번 연구는 추적 검사에서 질환의 변화를 찾아낼 수 있어 향후 실제 임상 현장에서도 활용이 가능할 것"이라고 기대감을 나타냈다.
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