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바이오스펙테이터 장종원 기자

이영한·황도식 연세대 교수 연구 성과.."식약처 허가임상 진행 계획"

▲이영한 세브란스병원 교수.

딥노이드가 X-ray 결과로 경추 손상 환자의 중증도를 파악할 수 있는 인공지능(AI) 기술을 도입했다. 딥노이드는 인공지능 기술을 바탕으로 의료진이 참여하는 의료영상 분석 플랫폼 'DEEP:PHI'을 개발한 바이오·IT융합 기업이다.

24일 딥노이드와 세브란스병원에 따르면 이번에 도입한 기술은 이영한 세브란스병원 교수팀(영상의학과)과 황도식 연세대 공과대학 교수팀의 공동연구 결과물로 중증·응급환자를 빨리 진단해야 하는 응급실을 대상으로 X-ray를 통해 경추 손상 중증·응급환자를 판독하는 AI 기술이다.

외상으로 응급실을 방문한 환자는 경추와 흉부, 골반 X-ray를 기본으로 촬영해 상태를 확인한다. 이 중 경추 X-ray 영상은 응급환자나 중증 환자를 평가하는데 중요한 기초 영상자료로 활용된다.

경추 C2/3번과 C6/7번의 경우 척추앞공간은 각각 6~7mm와 20mm 정도로 측정되는데, 내부출혈이나 부종 등이 있을 경우 이 두께가 넓어진다. 이 때 의사는 X-ray 영상판독결과에 따라 CT나 MRI 등의 정밀 검사를 신속히 진행해야 할지 응급처치를 우선해야 할지 등의 진단과 치료 계획을 세우게 된다.

이영한 교수 연구팀은 경추 X-ray 검사에서 C2번과 C6번 척추앞 공간을 검출할 수 있도록 200명의 측정값을 데이터화 시켜 딥러닝을 통해 AI에 학습시켰다. 연구팀은 AI를 통해 실제 응급실을 방문한 136명의 경추 X-ray를 분석했다. 분석 결과 C2의 경우 132명(97%)에서 영상의학과 의사의 진단과 일치했으며, C6의 경우 126명(92.7%)에서 정확도를 보였다. 특히, 경추 수술을 받은 환자나 임플란트 등 보철물을 가진 환자에서도 정확한 진단이 가능했다.

▲실제 치과 보철치료를 받은 외상환자의 경추 X-ray 영상을 영상의학과 의사가 판독(사진 좌측)한 결과와 AI가 판독(사진 우측)한 결과를 비교했을 때 큰 차이를 보이지 않았다. 엑스레이를 판독할 때 척추 앞 공간을 보기 위해 척추 앞 공간선을 그리게 되는데 AI 역시 의사가 그린 공간선과 같은 모양을 그렸다. 세브란스병원 제공.

이번 X-ray AI 기술이 적용될 경우 응급실을 방문한 외상 환자의 경우 빠른 중증도 분류를 통해 제한된 의료인력이 적시에 투입돼 환자들에게 절절한 치료를 제공할 것으로 기대되고 있다. 이영한 교수는 “바쁜 응급실에서 X-ray 판독 AI 기술이 적용되면 앞으로 의사의 역할이 줄어드는 것이 아니라, 의사의 집중력을 높이고 역할을 극대화하는데 이바지 할 수 있을 것”이라고 말했다.

최우식 딥노이드 대표는 "이번 연구결과를 바탕으로 식품의약품안전처 허가를 위한 확증임상을 진행할 계획"이라고 말했다.