인공지능(AI) 기반 흉부 방사선 영상 분석이 결절성 질환을 진단하는 데 도움이 된다는 연구 결과가 나왔다.

용인세브란스병원 영상의학과 황신혜ㆍ이민욱 교수 연구팀은 이러한 결과를 네이처 자매지 Scientific Reports 최근호에 논문으로 발표했다고 27일 밝혔다.

그에 따르면 흉부 일반 촬영은 단일 영상 검사로는 일반적으로 병원에서 가장 많이 시행되며 대부분의 환자 진료에 있어서 기본이 되는 검사이다. 하지만 흉부 일반 촬영은 2차원적인 검사이기 때문에 결절로 보이는 소견이라도 단순한 과거 감염의 흔적에서부터 폐암에 이르기까지 다양한 원인으로 나타날 수 있어 진단에 어려움이 있다.

연구팀은 2021년 3월부터 2022년 5월 사이에 용인세브란스병원에 내원해 흉부 일반 촬영을 시행한 후 AI 분석이 이루어진 환자 1만4,563명의 데이터를 분석했다. 이 가운데 AI가 결절의 가능성을 15% 이상으로 판단한 사례의 최종 진단이 어떻게 이루어지고 임상적으로 어떤 의미가 있는지 살폈다.

그 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. 또 AI가 분석한 섬유화, 경화, 흉수 등 다른 부가 항목 세부 점수는 결절과 다른 질환 간 감별에도 도움이 될 수 있음을 확인했다.

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