루닛 AI 진단 솔루션 연구초록 20편, 110년 역사 美학회서 채택

환자별 특성 변수·의료진 분야 관계 없이 일관된 성능 입증
"의료진·AI 시너지 효과 극대화 기대"…역대 최다 선정

루닛이 RSNA 2024에 참여해 의료 AI 솔루션 '루닛 인사이트' 관련 연구초록 20편을 발표한다.(루닛 제공)/뉴스1 ⓒ News1

(서울=뉴스1) 황진중 기자 = 의료 인공지능(AI) 기업 루닛(328130)은 다음 달 1일부터 5일까지 미국 시카고에서 개최되는 '2024 북미영상의학회'(RSNA)에 참가해 유방암 및 흉부질환 진단 AI 솔루션 '루닛 인사이트' 관련 연구초록 20편을 발표한다고 25일 밝혔다. 초록 20편 채택은 루닛이 의료분야 학회 참가를 시작한 이래 역대 최다 성과다.

지난 1915년 첫 개최 이래 올해로 110회째를 맞이하는 RSNA는 올해 '지능적 연결 구축'(Building Intelligent Connections)이라는 주제로 열린다. 이번 학회에서는 영상의학 분야에서 AI의 혁신적 역할에 주목한다. AI를 통한 의료진 업무 부담 경감과 진료 효율화 방안 등이 전문가 세션을 통해 심도 있게 논의될 예정이다.

이번 학회에서 발표될 주요 연구 중 하나는 미국 에모리대학교 병원(Emory University Hospital) 영상의학과 부교수 하리 트리베디(Hari Trivedi) 박사 연구팀이 수행했다.

연구팀은 루닛의 3차원(3D) 유방단층촬영술 AI 영상분석 솔루션 '루닛 인사이트 DBT'의 임상적 유효성을 평가하기 위해 총 12만 1995건의 디지털 유방단층촬영술 영상을 후향적으로 분석했다.

분석 결과, AI 모델의 대표적 성능평가 지표인 AUC 기준 루닛 인사이트 DBT의 종합 진단 성능은 0.92를 기록했다. 84.5%의 민감도(Sensitivity)와 83.8%의 특이도(Specificity)를 보였다. 민감도는 양성 사례를 양성으로 진단할 확률이고 특이도는 음성을 음성으로 확인할 확률이다.

인종, 민족, 연령, 유방 밀도 등의 변수에 따른 유의미한 성능 차이가 없었다. 판독이 비교적 어려운 석회화(AUC 0.88), 구조적 왜곡(AUC 0.97) 등 여러 병변 유형에서도 높은 진단 성능을 유지했다.

이번 연구는 기존 2차원 유방촬영술보다 더 정밀한 3차원 영상분석이 가능한 유방단층촬영술에서도 AI 솔루션의 우수한 진단 성능을 입증했다는 점에서 의미가 크다. AI 솔루션은 인종, 연령 등이 다양한 환자군은 물론, 영상의학과 전문의 조차 판독이 까다로운 특정 병변에서도 일관되고 안정적인 진단 성능을 보여줬다.

또 다른 주요 연구는 영국 옥스포드대학교 병원(Oxford University Hospitals NHS Foundation Trust) 루치르 샤(Ruchir Shah) 임상 AI 연구원팀이 수행한 다중 판독 다중증례 연구(Multi-Reader Multi-Case Study)다. 이번 연구에서는 방사선과, 응급의학과, 내과, 중환자실 등 여러 진료과 전문의 30명이 흉부 엑스레이 AI 영상분석 솔루션 '루닛 인사이트 CXR'을 활용한 판독을 진행했다.

연구 결과, AI는 단독으로 10개의 주요 흉부 질환에 대해 AUC 0.83~0.99의 진단 정확도를 기록했다. 이 중 8개 질환에서는 0.9 이상의 정확도를 보였다.

임상의들이 루닛 AI를 활용할 경우, 주요 8개 폐질환에 대한 진단 정확도가 통계적으로 유의미하게 향상됐다. 폐섬유증(fibrosis) 진단은 AI 보조 시 임상의 단독 진단 때보다 AUC가 0.193 향상돼 가장 큰 성능 개선을 보였다.

이번 연구 결과는 AI가 다양한 진료과 의료진의 흉부 엑스레이 판독 정확도를 유의미하게 향상할 수 있음을 입증했다. 이는 응급실같이 신속한 임상적 판단이 요구되는 상황은 물론, 의료진의 전반적인 진단 의사결정을 효과적으로 보조할 수 있음을 시사한다.

서범석 루닛 대표는 "이번 발표 연구를 통해 루닛의 AI 솔루션이 인종, 연령 등 환자 특성이나 의료진의 전문 분야와 관계없이 일관되고 신뢰할 만한 성능을 보여줬다"면서 "글로벌 최대 영상의학 학술대회인 RSNA도 AI의 역할에 주목하는 만큼, 앞으로도 의료진과 AI의 시너지를 극대화할 수 있는 방향으로 연구개발을 지속해 나갈 것"이라고 말했다.

jin@news1.kr