추적관찰 흉부 X-ray에서 질환의 변화 진단 의료인공지능 개발 논문정보
흉부 X선 검사 임상상황에서 폐 심장질환을 알수 있는 가장 기초적인 검사로, 시간과 비용이 적게 들고 방법도 간단하여 가장 많이 사용되고 있다. 특히 대부분의 나라에서 첫 번째로 시행되는 검사로써 많이 사용되나, 방사선이 투사되면서 인체가 복잡한 영상으로 표시되며, 작은 질환 같은 경우는 영상대조도가 약하여, 영상의학과 전문의도 판독하기가 쉽지 않은 영상 검사이기도 하다. 이 검사는 주로 건강 검진이나 숨이 차는 등의 증상이 있는 경우 최초 검사로 사용되나, 사실 더 많은 경우는 진단 후 질병의 변화, 치료효과 판정, 부작용 확인을 위한 추적검사 등에 더욱 많이 사용된다. 입원환자가 있는 대형병원의 경우에는 약 90%이상의 흉부 X선 영상 판독이 추적관찰 상황에서 최근 영상과 과거 영상을 비교하는 식으로 판독을 하고 있다. 추적 검사에서 영상판독은 생각보다 쉽지 않은데, 이는 흉부 X선 영상이 찍을 때 마다 변하는 환자의 자세나 호흡 레벨 등의 차이로 인하여 단순비교만으로 이루어지지 않기 때문이다. 따라서 이런 추적관찰 데이터인 최근과 과거 데이터의 흉부 X선 짝을 학습하여, 가장 중요한 질환이 변했는지/변하지 않았는지를 진단하는 인공지능 개발은 영상의학과 의사의 판독의 부담을 줄여줄 뿐 아니라 판독의 지연에 따른 문제를 해결하기 위해서 꼭 필요하다.
본 연구는 서울아산병원 영상의학과 서준범 교수와 융합의학과 김남국 교수가 공동연구로 수행되었다. 제안된 인공지능은 대량의 데이터인 약 400만장의 흉부 X-ray에서 20만 짝을 학습하였고, 숙련된 흉부영상의학과 전문의의 판독과정을 인공지능이 따라할 수 있게 설계되었다. 특히 이 연구는 실제 영상의학과 의사의 추적검사의 판독과정을 분석하여 이를 모사하는 방식으로 기술을 개발하여, 인공지능이 두 영상간에 비슷한 곳을 집중해서 비교할수 있게, 해부학적 구조 매칭 어텐션을 설계하였고, 질환을 이해하고, 환자의 상태가 변했는지 변하지 않했는지는 평가하는 다중작업을 동시에 학습하여, 학습데이터의 정도의 정확도를 달성하였다. 그림 1은 과거영상(basline)과 최근 영상(follow-up)영상에서 의사가 그린 질환과 인공지능이 평가를 할 때 사용했던 중요한 영역을 시각화한 이미지(Saliency Map; 빨간 영역일수록 더 중요하게 생각함)으로, 의사가 진단시에 중요하게 생각하는 영역을 더 중시하는 것을 알수 있다(그림1).
개발된 인공지능의 성능을 영상의학과 전공의 2, 3년차와 비교하였을 때 전공의 수준과 비슷한 성능을 낼수 있다는 것을 확인하였으며, 내부 검증 데이터뿐 아니라 2개의 외부데이터에서 통하여 검증하였을 때 다양한 임상상황에서 강인하게 작동할 수 있다는 점이 확인되었다. 이후 추가적인 정확도의 향상을 통하여 인공지능 모델의 성능도 향상될 것으로 기대되며, 실제 임상 상황에서 도움이 될수 있는 가능성을 보였다는데에 가치가 있다.
▲ 그림 1. 과거영상(basline)과 최근 영상(follow-up)영상에서 의사가 그린 질환 영역과 인공지능이 평가를 할 때 사용했던 중요한 영역을 시각화(Saliency Map). 변화가 있는 영역을 인공지증이 집중하여 분석하고 판단하고 있음을 보여준다.
영상의학과 서준범 교수는 “기존의 흉부 X선 인공지능 연구들이 주로 한 장의 사진에서 이상소견을 찾는 진단 보조기술 연구인데 반하여, 추적검사에서 인공지능 기술을 개발하여 실제적인 진료 부담을 줄이는 연구라는 점에서 혁신성이 있으며, 더 나아가 확실하게 변화가 없는 영상들을 자동으로 분류하는 기술로 나아갈 수 있을 것으로 기대한다”라고 하였다.
융합의학과 김남국 교수는 “본 연구는 흉부영상의학과 전문의도 판독하기 어려운 추적관찰 흉부 X-ray의 변화 유무를 영상의학과 전문의 사고과정을 모사하여, 인공지능 모델을 제안하고, 대규모 학습 및 다양한 검증을 통해서 학습데이터의 정확도만큼을 예측할 수 있는 인공지능을 만들었고, 이를 통해 한 장의 영상만을 학습하는 지금의 인공지능보다 반복정확도를 올릴수 있는 방법을 제시한것에 의미가 있다”라고 하였다.
이번 연구결과는 의료영상저널인 Medical Image Analysis (IF 13.8)에 2023년 7월에 게재됐다.
※ 김남국 교수는 2014년부터 서울아산병원 의공학과/영상의학과 및 의공학연구소에 재직 중이다.
현재 정교수로 의료인공지능 및 3D 프린팅 등을 이용한 중개연구에 매진하고 있다. 영상의학과, 병리과, 호흡기내과, 마취과, ICU, ER, 소화기내과, 종양내과, 유방외과 등 다양한 임상과와 협력하여 각종 질환에 대한 중개연구를 진행 중이며, 대통령, 복지부장관, 식약처장 표창 등을 수상하였다.