코어라인소프트는 지난 11월 미국 시카고에서 열린 RSNA 2018에서 서울아산병원과 공동 개발한 COPD 자동 영상분석 알고리즘 ‘AVIEW Metric’을 발표했다고 27일 밝혔다. 특히 오랜 기간 난제였던 기관지·폐엽 분할을 완전 자동화했다는 데에 코어라인소프트는 이번 알고리즘 개발에 의의를 두고 있다. AVIEW Metric은 지난 15년 동안 서울아산병원의 서준범·김남국 교수팀의 연구를 집대성한 결과로, 코어라인소프트는 관련특허 7개를 기반으로 2014년부터 서울아산병원과 공동으로 상용화를 진행했다.
이번 학회에서 발표된 논문에 따르면 AVIEW Metric은 최종 정량지표에 적용한 결과에 대해 96%의 정확도를 보였다. 또한 재작업을 포함한 총 소요 시간은 13맨아워(man-hour)로 기존의 6% 수준으로 크게 단축됐으며 증례당 5분 이내 처리가 가능했다. 기관지 분할 방법 관련 논문은 지난 10월말 최고 권위 의료영상 학술지인 메디컬 이미지 애널리시스(Medical Image Analysis)에 게재됐다.
코어라인소프트가 AVIEW Metric을 내놓은 건 CT영상을 정량적으로 판독하는 데 오랜 시간이 필요하기 때문이다. COPD는 진단 이후에도 효과적인 치료를 위해 컴퓨터단층촬영(CT)을 통한 아형을 분류해야 한다. 하지만 CT 영상을 통해 판독을 정량화하려면 전처리 작업과 분석에 시간이 오래 걸린다. 판독의의 경험에 기초한 정성적 판독에 의존해 CT영상을 분석해야 했던 이유다. 그러나 머신 러닝을 기반으로 기관지·폐엽을 자동으로 분석할 수 있다는 점에서, AVIEW Metric은 CT 정량 판독에 걸리는 시간을 최소화할 수 있다는 게 코어라인소프트의 설명이다.
코어라인소프트는 향후 AVIEW Metric를 통해 활용이 어려웠던 의료영상을 자동으로 분석해 유사한 증례를 찾을 수 있을 거라고 기대했다. 빅데이터 기술을 의료영상에 적용할 수 있는 첫걸음을 내디뎠다는 점에서 COPD 연구에도 많은 도움이 될 것이라고도 내다봤다. 코어라인소프트 관계자는 “학회와 전시를 참관한 사람들이 AI의 새로운 가능성에 큰 관심을 보였다”며 “상업 부스에서는 미국, 일본, 대만의 유명 대학에서 제품 도입을 적극적으로 추진하는 성과도 얻었다”고 말했다.
