"인공지능 CT 분석, '만성폐쇄성폐질환' 위험 환자 90% 정확도 예측"

서울아산병원 이세원·김남국 교수팀

컴퓨터단층촬영(CT) 검사 결과만으로 만성폐쇄성폐질환(COPD) 위험 환자를 90% 이상 정확도로 예측하는 인공지능이 나왔다.

서울아산병원 호흡기내과 이세원 교수·융합의학과 김남국 교수팀은 저선량 흉부 CT 검사 결과와 폐기능 검사 결과를 학습시켜 CT 검사 결과로 COPD 위험을 예측할 수 있는 인공지능을 개발했다고 26일 밝혔다.

서울아산병원 호흡기내과 이세원 교수(왼쪽), 융합의학과 김남국 교수.

COPD는 주로 폐활량을 측정하는 폐기능 검사로 진단하는데, 폐기능이 상당히 떨어지기 전까지는 별다른 증상이 없는 편이고 이미 증상이 발현된 후에는 손상된 폐포를 회복시킬 수 없어 조기 발견과 치료가 중요하다.

연구팀은 2015년 1월부터 2018년 12월까지 건강검진을 받은 1만6148명의 저선량 흉부 CT 검사 결과와 폐기능 검사 결과를 학습시켜 CT 검사 결과로 폐기능이 떨어지는 환자들을 구별해내는 인공지능 알고리즘을 만들었다.

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 나눌 수 있는데, 연구팀이 개발한 인공지능은 두 수치를 각각 93%, 90% 정확하게 예측해냈다. 또 두 수치를 활용해 COPD 고위험군 여부를 판단할 수 있는 지표(FEV1/FVC)도 약 85%의 정확도로 예측하는 데 성공했다.

김남국 교수는 "CT 영상에서 나타나는 폐의 해부학적 특징과 폐기능과의 연관성에 대한 연구들이 이전에 있었지만, 딥러닝을 통한 인공지능 알고리즘을 활용해 CT 영상만으로 폐기능을 예측하는 연구는 아직 시작 단계인 점에서 이번 연구 결과가 가지는 의미가 크다"고 말했다.

이세원 교수는 "COPD 치료법으로 여러 흡입제가 개발되고 사용되고 있지만, 흡입제 사용만으로 완치되기는 어렵다"며 "조기에 발견해 흡연 등 생활 습관을 교정하고 악화되는 것을 최대한 늦추는 것이 중요한 만큼 특별한 초기 증상이 없는 COPD 위험 환자들을 최대한 발견해 빠르게 치료받을 수 있는 진단법을 지속적으로 연구하겠다"고 전했다.

이번 연구는 북미영상의학회에서 발간하는 영상의학 분야 최고 권위 학술지 중 하나인 '라디올로지(Radiology, IF=29.146)'에 최근 게재됐다.

이관주 기자 leekj5@asiae.co.kr