컴퓨터단층촬영(CT) 사진으로 폐기능을 예측해 만성폐쇄성폐질환(COPD) 조기 진단할 수 있는 길이 열렸다.

서울아산병원 이세원 호흡기내과 교수와 김남국 융합의학과 김남국 교수 공동 연구팀은 2015년부터 2018년까지 건강검진을 받은 1만 6148명의 저선량 흉부 CT 검사 결과와 폐기능 검사 결과를 학습시켜 약 90% 이상의 정확도로 폐기능을 예측하는 인공지능(AI)을 개발했다고 28일 밝혔다.

COPD는 장기간 흡연이나 가스 노출로 기관지가 좁아지거나 폐포가 손상되면서 폐기능이 떨어져 결국 숨쉬기 힘들어지는 질환이다. 세계보건기구(WHO)가 꼽은 2019년 10대 사망원인 중 3위를 차지할 정도로 치명적이지만, 진행속도가 느린 데다 초기 증상이 없어 조기 발견하기 어렵다. 이미 호흡곤란 증상이 발현될 정도로 폐포가 손상되면 회복시킬 수 없다. 조기에 발견해 최대한 손상 속도를 줄이는 게 최선이다. 하지만 COPD 진단에 쓰이는 폐기능검사는 국가 건강검진 항목에 포함돼 있지 않고, 특별한 증상이 없으면 개인적으로도 받는 경우가 드물었다.

연구팀은 상대적으로 일반인들이 많이 받는 저선량 흉부 CT 검사 결과로 폐기능이 떨어진 환자들을 구별해내는 알고리즘을 고안했다. 폐활량 검사 결과는 숨을 최대로 들이마신 후 최대한 강제로 내뱉는 양인 ‘강제폐활량(FVC)’과 1초당 강제로 내쉴 수 있는 공기량인 ‘1초 간 노력 폐활량(FEV1)’으로 나뉜다. 연구팀이 개발한 AI는 두 수치를 각각 93%, 90%의 정확도로 예측해냈다. 두 수치를 활용해 COPD 고위험군 여부를 판단할 수 있는 지표(FEV1/FVC)도 약 85%의 정확도로 예측한 것으로 나타났다.

저선량 흉부 CT 검사는 폐암, 폐결절, 기흉 등 폐의 구조적인 상태를 진단하기 위해 사용되는 검사법이다. 일반 건강검진 때 많이 시행될 뿐 아니라 국가에서도 만 54세 이상 만 74세 이하 남녀 중 폐암 발생 고위험군을 대상으로 2년에 한 번 저선량 흉부 CT 검사를 지원하고 있다.

김남국 교수는 “CT 영상에서 나타나는 폐의 해부학적 특징과 폐기능과의 연관성에 대한 선행 연구는 있었지만 딥러닝을 통한 인공지능 알고리즘을 활용해 CT 영상만으로 폐기능을 예측하는 연구는 아직 시작 단계여서 이번 연구의 의미가 크다”고 말했다.

이세원 교수는 "COPD는 흡입제 사용만으로 완치가 어렵다. 조기에 발견해 흡연 등 생활습관을 교정하고 악화를 최대한 늦추는 것이 중요하다"며 "초기 증상이 없는 COPD 위험 환자들을 조기 진단할 수 있는 방법을 지속적으로 연구하겠다"고 밝혔다.

이번 연구는 북미영상의학회가 발간하는 영상의학 분야 국제 학술지 라디올로지(Radiology) 최근호에 게재됐다.