- 북미영상의학회(RSNA) 2018에서 세계 최초로 완전자동화 솔루션 발표
- 의료영상 학술지 Medical Image Analysis (IFC5.366) 포함 30여편 개제, 특허 10여개 출원
- 이 달 말, 국제 학술 심포지엄 Airway Vista에서 제품 전략 선 봬

[헤럴드경제=김태열 기자] 만성 폐쇄성 폐 질환(COPD)은 세계 사망률이 4위에 이르고 특히 40세 이상에서 유병률이 13.4%(340만명으로 추산)나 되지만 아직 인지도가 낮아 진단율이 2.8%에 불과한 질병이다. 특히, 흡연을 비롯해 실내 외 공기 오염 등에 의해 기관지와 폐에 만성 염증이 생기는 질환으로 미세먼지 농도가 높아질수록 사망률이 증가한다는 연구결과와 최근 대기질 악화에 따라 COPD의 진단과 치료에 대한 관심이 점점 높아지고 있다.

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.

지난해 말, 미국 시카고에서 열린 RSNA 2018에서 ㈜코어라인소프트와 서울아산병원은 AI 기술을 기반으로 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.

이중, 기관지 분할 방법은 지난 10월말 최고 권위 의료영상 학술지인 Medical Image Analysis (IF5.366)에 게재됐었으며, 30여편의 유관 논문 출간하였고, 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.

발표된 폐영상 자동분석 SW는 지난 15년동안의 서울아산병원의 서준범ㆍ김남국 교수팀의 연구를 집대성한 결과로, ㈜코어라인소프트가 관련특허 7개를 기술이전하고, 2014년부터 공동으로 상용화를 진행하여 세계 최초로 성공한 융합연구의 모범사례이다. 또한, 인공지능과 의료영상 분석 알고리즘을 접목해 의료영상의 완전 자동분석 시대의 포문을 열었다는 데 의미가 있다. 서울아산병원과 코어라인소프트는 폐영상 외에도 심장 등 다른 분야의 정량적 분석으로 연구를 확대할 계획이라고 밝혔다.

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