진단 어려운 체내기관지, 평균 2분만에 90% 정확도로 분석
천식·COPD·간질성 폐질환 등 중증폐질환 조기발견 가능
컴퓨터단층촬영(CT) 같은 정밀한 의료영상으로도 알아내기 어려운 폐 속 미세기관지를 앞으로는 인공지능기술로 신속·정확하게 검사할 수 있다.
서울아산병원 융합의학과 김남국·영상의학과 서준범 교수팀은 자체개발한 인공지능기술로 흉부 CT영상을 분석한 결과, 체내기관지를 평균 2분 만에 약 90%의 정확도로 분석했다고 발표했다. 이를 통해 천식·만성폐쇄성폐질환(COPD) 등 중증폐질환을 조기에 발견할 수 있을 것으로 기대된다.
천식·COPD·간질성 폐질환 등 중증폐질환을 정확하게 진단하기 위해서는 미세한 기관지까지 분석해야한다. 특히 기관지의 벽 두께를 파악하는 것이 중요한데 공기 중 균이나 알레르기를 일으키는 물질들과 싸우면 벽 두께가 두꺼워지기 때문이다.
하지만 기관지는 나뭇가지처럼 두께가 약 1mm 미만인 기관지로까지 계속 갈라져 의료영상에서 보이지 않는 경우가 많고 호흡 및 심장움직임에 영향을 받기 때문에 정확히 두께를 파악하기는 어려웠다. 실제 사람이 일일이 파악하더라도 시간이 매우 오래 걸린다는 한계가 있었다.
이에 김남국·서준범 교수팀은 아주 미세한 기관지의 구조뿐 아니라 두께까지 신속·정확하게 분석해내는 인공지능기술을 직접개발했다. 이로써 그동안 흉부 CT 검사로는 조기에 발견하기 쉽지 않았던 중증폐질환을 빠르게 진단할 수 있게 된 것이다.
연구팀은 2.5D 합성곱신경망(CNN, Convolutional Neural Network)을 적용한 인공지능기술을 개발해 59명의 폐질환자의 흉부 CT검사영상 자료를 학습시켰다.
2.5D 합성곱신경망은 특정 물체의 가로·세로·높이 사진 여러 장을 종합해 3D 이미지를 만들어 학습하는 딥러닝기반 기술이다. 3D 이미지를 학습하기 때문에 다각도에서 정확하게 분석할 수 있다.
검사영상학습 후 연구팀은 폐질환자 10명의 흉부 CT검사영상을 활용해 인공지능기술의 유효성을 검증했다. 최종적으로 폐질환자 8명의 흉부 CT검사영상으로 인공지능기술의 정확도와 분석 속도를 시험했다. 그 결과, 사람이 직접 하는 것보다 90% 정도 정확히 기관지 벽두께를 파악했으며 시간도 약 2분밖에 걸리지 않았다.
김남국 교수는 “여러가지 제약으로 의료진이 영상에서 100% 정확하게 모든 기관지를 찾을 수가 없다”며 “인공지능기술로 흉부 CT검사영상을 분석해 미세한 기관지까지 찾아낸 후 영상의학 전문가가 추가분석하면 중증폐질환을 더욱 빠르고 정확하게 진단할 것으로 기대한다”고 강조했다.
