루닛, 이중 AI 알고리즘 적용… 영상 판독 효율성·안전성 높였다

"이중 솔루션 적용시 비정상 사례 누락 방지"
시간적 변화 추적해 유방암 위험도 예측 높여

루닛 흉부 엑스레이 인공지능(AI) 영상분석 솔루션 ‘루닛 인사이트 CXR’과 유방촬영술 AI 영상분석 솔루션 ‘루닛 인사이트 MMG’. 사진 제공=루닛


루닛(328130)은 오는 26일부터 30일까지 미국 시카고에서 열리는 ‘2023 북미 영상의학회(RSNA 2023)’에서 인공지능(AI) 영상분석 솔루션 ‘루닛 인사이트’를 활용한 연구 결과 8편을 선보인다고 20일 밝혔다.


이번 학회 발표의 핵심은 흉부 엑스레이 영상 판독에 적용한 이중 AI 알고리즘 연구다. 이중 AI 알고리즘으로 임상 환경에서 대다수를 차지하는 정상 흉부 영상에 대한 판독 효율성을 극대화하고 이상 사례 누락을 예방할 수 있다는 내용이다.


연구진은 정상 또는 비정상 소견을 자율 진행하는 알고리즘(NF 모델)을 개발해 엑스레이 영상을 먼저 분석하고 이후 흉부 엑스레이 AI 영상분석 솔루션 ‘루닛 인사이트 CXR’로 추가 분석을 진행했다. 총 8029명 환자의 엑스레이를 NF 모델로 분석한 결과 이상 여부를 진단하는 민감도는 평균 97.8%(정상 엑스레이 3531건 중 절반인 1765건 대상)를 기록했다. 이후 루닛 CXR 추가 분석으로 NF 모델이 찾아내지 못한 24건 중 중요 이상 사례가 있는 4건(16.7%)을 추가로 찾아냈다.


루닛 관계자는 “NF 모델과 같은 정상/비정상 소견 판단 알고리즘으로 많은 양의 정상 흉부 영상에 대한 빠른 판독을 지원하고 여기에 루닛 AI 솔루션을 이중 적용하면 비정상 사례 누락도 방지할 수 있다는 의미”라고 설명했다. 루닛은 이번 연구에 쓰인 NF 모델을 루닛 AI 솔루션 제품에 추가로 포함하기로 했다.


루닛은 유방촬영술 영상의 시간적 변화를 추적해 미래 유방암 발생 위험을 예측하는 AI 모델의 연구 결과도 발표했다. 연구진은 1만 6113장의 디지털 유방 촬영 이미지를 활용해 ‘진단 전 과거 한 시점만의 유방 촬영 이미지를 학습한 모델’(A모델)과 ‘한 환자의 서로 다른 두 시점의 검사를 함께 학습해 시간에 따른 변화를 고려한 모델’(B모델)을 개발했다.


그 결과 예측 모델의 정확도는 B모델이 평균 0.73으로 A모델의 0.68보다 높았다. 특히 동양인 여성에게 많은 치밀유방에서도 유사한 결과를 보였다. 루닛 관계자는 “AI를 활용한 유방암 위험도 예측에 있어 시간적 변화를 추가 학습하면 정확도를 높일 수 있다는 뜻”이라고 말했다.


올 9월 스웨덴 왕립 카롤린스카 연구소 연구진이 세계적 의학 학술지 ‘란셋 디지털 헬스’에 발표한 전향 연구에 대한 후속 연구로 AI와 영상의학 전문의의 유방 촬영술 판독을 비교한 연구 결과도 발표한다. 5만 5581명의 여성을 대상으로 두 명의 전문의와 유방촬영술 AI 영상분석 솔루션 ‘루닛 인사이트 MMG’의 판독 결과에 따른 환자 리콜 정확도를 분석한 결과다.


AI가 이상 징후를 포착한 뒤 리콜한 3014건에서는 29%의 양성예측값(PPV)을 보인 반면 전문의만 잠재적 이상이 있다고 판단한 뒤 리콜한 2501건에서는 3.4%의 PPV를 보였다. AI 결과에 대한 전문의의 최종 해석에 편향이 있을 수 있으므로 유의해야 함을 시사한다는 것이 루닛 측 설명이다. 서범석 루닛 대표는 “이번 학회를 계기로 AI 기반 암 진단 분야에서 글로벌 선두 위치를 더 공고히 하고 의료진과 환자에게 실질적 혜택을 제공하기 위해 지속 노력하겠다”고 말했다.


루닛은 이번 학회 현장에 설치한 부스에서 저명한 의료진을 초청해 루닛 AI의 사용 경험을 나누는 ‘글로벌 인사이트’ 세션을 진행한다. 오는 26일부터 28일까지 3일간 진행되는 이번 이벤트에는 스웨덴 세인트괴란 병원의 카린 뎀브로워(Karin Dembrower) 박사, IBM 왓슨 헬스에서 최고의학책임자(CMO)를 지낸 데이비드 그루엔(David Gruen) 박사 등이 연사로 참석해 루닛 AI 영상분석 솔루션의 중요도와 실제 의료 현장에서의 효용성 등을 발표한다.


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