김윤정 가톨릭대 성빈센트병원 정형외과 교수팀이 2023년 개인기초연구사업 우수신진연구 과제에 선정돼 연구에 착수했다. 과학기술정보통신부가 주관하고 한국연구재단이 지원하는 신진연구지원사업은 신진연구자들의 창의적 연구의욕 고취 및 연구역량 극대화를 통해 우수연구자 성장을 지원하는 사업이다.

김윤정·최연호 성빈센트병원 정형외과 교수와 양수빈 물리치료사를 주축으로 하는 연구팀의 연구 주제는 ‘머신러닝 기반 방사선 영상 판독 및 진단 보조 기술을 이용한 발 변형 및 보행이상 진단 바이오마커 추적 연구’로, 오는 2026년 2월까지 3년간 총 2억 3천5백만원의 연구비를 지원받아 진행하게 된다.

발 변형과 보행 이상의 원인에 대한 방사선학적 지표들은 다양한 각도나 길이 측정을 통해 얻는데 다양한 지표들 사이의 새로운 상호 연관성을 찾고, 질환과의 관련성을 밝히기 위해서는 대규모의 영상자료를 분석해야 한다.

하지만 이 과정을 전문 의학지식을 가진 ‘사람’ 관찰자의 일관된 분석과 판독에만 기대는 것은 현실적으로 어려움이 있다. 때문에 고식적 영상 판독과 계측을 이용한 기존 연구에서 일관된 분석이나 지표-질환 간 연관성을 뚜렷하게 밝히지 못했다.

이에 김 교수 연구팀은 인공지능 기계학습(machine learning) 기반 방사선 영상 판독 및 진단 보조 기술을 이용해 다양한 방사선학적 지표들이 갖는 의의와 상호 연관성을 확인하고, 기존 연구로 확립되지 못한 대표적 발 변형 및 보행이상 원인인 무지외반증과 평발의 상호 연관성도 규명하겠다는 계획이다.

김윤정 교수는 “이번 연구를 통해 발 변형 뿐 아니라 하지 정렬에 영향을 미치는 다양한 근골격계 질환의 중증도에 따른 각 지표 변화를 관찰함으로써 수술 방법 결정 및 효과 판정, 변형 예방에까지 활용 가능한 진단용 바이오마커를 획득할 수 있다면 실제 임상 현장에서 큰 도움이 될 것으로 기대한다”고 말했다.

곽세현∙이은혜 연세대 의과대학 용인세브란스병원 호흡기∙알레르기내과 교수, 신현주 영상의학과 교수팀 (왼쪽부터)

곽세현·이은혜 연세대 의과대학 용인세브란스병원 호흡기·알레르기내과 교수, 신현주 영상의학과 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.

파인헬스케어, 이미지 기반 화상 심도 진단 소프트웨어  ‘SkineX_AI_Burn’ 식약처 임상시험 승인 

파인헬스케어의 ‘SkineX_AI_Burn’ 화면

이번 임상시험은 화상으로 치료받은 환자의 상처 이미지를 대상으로 ‘SkineX_AI_Burn’를 이용해 화상 심도를 진단해 내는 성능을 임상의의 진단과 비교 평가한다. 특히 1도나 3도 화상보다 2도 화상 중 표재성 손상과 심재성 손상을 구별할 때 상당한 수준의 화상 치료 경험이 필요한 데 ‘SkineX_AI_Burn’이 2도에 대한 구별을 임상의보다 더 높은 정확도로 해내느냐가 이번 임상시험의 관건이다. 

심도의 구별이 중요한 이유는 심재성 2도 이상의 화상을 조기에 발견하지 못하면 치료 기간을 증가시키거나 흉터의 악화를 유발할 수 있어서다. 또 다른 문제는 표재성 2도 이하의 화상 환자를 전문화상병원 등으로 무리하게 전원(refer) 하여 불필요한 치료에 대한 비용이 발생할 수 있다는 점이다.

파인헬스케어의 화상심도평가 소프트웨어 ‘SkineX_AI_Burn’은 치료 경험이 부족한 의사들의 진단을 보조하기 위해 만들어졌다. 진단에 대한 최적 표준(gold standard)으로 알려진 조직검사의 경우 많은 비용이 발생하고 영구적인 흉터가 남기 때문에 실제 임상에서는 거의 시행하지 않는다. 또한 진단장비인 레이저 도플러가 있지만 이를 통한 검사는 전문화상병원이나 센터가 아닌 일반 병·의원에서는 고가의 비용 탓에 구입하기 어렵다.

따라서 실제 현장에서는 임상의의 주관적 평가에 의존하는 바가 크다. 하지만 숙련되지 않은 의사의 경우 심도 진단 정확도는 50% 밖에 되지 않는다. 이러한 문제점을 해결하지 위해 ‘SkineX_AI_Burn’은 화상 치료 경력 10년 이상의 임상의가 화상 상처 이미지를 보고 직접 심도를 구분하는 라벨링(labeling)을 한 데이터를 학습시켰다.

이 회사 신현경 대표는 “이번 임상시험을 성공적으로 마무리해 제품의 안정성과 사용성을 검증하고, 해외시장 진출을 위해 노력하겠다”고 말했다.