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| 전북대병원 채금주, 진공용, 캐나다 서스캐처원 공과대학 고석범 교수(좌측부터).(사진제공=전북대병원) |
전북대학교병원(병원장 조남천) 교수팀이 폐암 진단용 인공지능 소프트웨어를 개발, 조기 폐암 진단의 길을 활짝 열었다.
26일 전북대병원에 따르면 폐암은 전 세계적으로 사망원인 1위를 차지하는 대표적인 암 질환으로 폐암 사망률이 높은 이유는 조기 발견이 어렵기 때문이다. 따라서 조기에 진단해 빠르게 치료하는 것이 환자의 생존율을 높이는데 아주 중요하다.
인공지능 소프트웨어를 활용할 경우 CT상 보이는 2 cm이하의 작은 폐 결절에 대해서도 빠르고 정확하게 폐암을 감별해 낼 수 있어 조기 폐암의 진단에 도움을 받을 수 있다는 연구 결과가 나왔다.
전북대병원 영상의학과 채금주·진공용 교수와 캐나다의 서스캐처원 공과대학의 고석범 교수가 함께 연구하고 개발한 이 인공지능 소프트웨어는 영상의학과의사도 진단하기 어려운 결절을 집중적으로 학습시킨 결과물이다.
‘CT-lungNET’이라는 이름의 이 소프트웨어는 CT 한 장당 0.9초 라는 짧은 시간에 85%의 정확도 (AUC: 0.85)로 폐암을 감별해 내어 기존의 알렉스넷(AlexNET)에 비하여 10배 가량 빠르면서 더 정확한 것으로 입증됐으며, 의사들도 쉽게 진단하기 어려운 조기폐암을 진단하는 데에 도움이 된다는 면에서 그 의의가 있을 것으로 판단된다.
연구진들은 이 같은 연구 결과를 담은 논문을 올해 과학기술논문 인용색인(SCI) 저널인 아카데믹 래디올로지 (Academic Radiology)에 발표했다.
‘인공지능을 이용한 CT영상에서 2cm 이하의 작은 폐 결절의 분류: 예비 연구’ 라는 제목의 해당 논문은 CT영상에서 2cm 이하의 작은 폐 결절에 대한 인공지능 연구로, 비영상의학과 의사 4명, 그리고 영상의학과 의사 4명에게 먼저 폐 결절에 대한 진단을 내리게 한 후 CT-lungNET의 결과를 알려주고 폐암 진단 여부를 다시 하도록 연구를 설계했다.
그 결과, 비영상의학과 의사들에게 조기 폐암 진단률이 평균 13% 증가했고, 영상의학과 전문의들 중 일부에서 7%까지 정확도가 증가했다.
이 연구의 주저자인 채금주 교수는 “CT에서 발견된 2cm 이하의 작은 결절의 경우 비영상의학과 의사가 폐암으로 진단하기 어렵다. 이런 경우 조기 폐암의 진단에 새로 개발된 CT-lungNET인공지능 소프트웨어가 도움이 될 것으로 생각된다”고 말했다.
그는 이어 “이번 연구는 CT를 이용한 조기 폐암 진단에 인공지능을 이용한 연구가 많지 않은데, 이를 실제적으로 임상에 활용해 본 연구라 그 의의가 크다”고 밝혔다.
