<IT사랑방> 진화하는 AI와 영상의학 발전을 위한 유기적 협업 > News Insight

美 시카고에서 개막된  ‘2023년 북미영상의학회(RSNA 2023)’ 

11월26일부터 30일(현지시간)까지 미국 시카고에서 개최되는 ‘2023년 북미영상의학회(RSNA 2023)’가 막을 올렸다. 1915년부터 시작해 올해로 109번째를 맞은 북미영상의학회(RSNA)는 매년 5만명 이상의 학계 및 업계 관계자들이 최첨단 의료기술과 최신 연구 결과를 공유하는 영상의학 분야의 세계 최대의 행사이다. 국내 참가 기업은 총 40개사로 글로벌 초음파 기기 기업인 삼성메디슨을 비롯한 의료 AI기업인 루닛, 뷰노, 뉴로핏, 제이엘케이, 코어라인소프트 등이다.

현대 의학이 이루어 온 발전 중에서 의료 영상(medical imaging) 분야에서는 놀라운 발전을 관찰할 수 있다. 의료 영상을 통해 사람의 육안으로는 직접 관찰할 수 없는 해부학적 구조와 장기를 관찰할 수 있으며, 질병의 진단과 치료는 물론 과학 연구에 엄청난 기회를 제공한다. 자기공명영상(MRI), 컴퓨터 단층촬영(CT), 양전자 방출 단층촬영과 같은 다양한 영상 기법은 신체 구조와 형태부터 생리학적 기능에 이르기까지 다양한 정보를 제공할 수 있다.

환자에게 더 나은 의료 서비스를 제공하기 위해 최근에는 스캐닝 프로세스를 최적화하고 영상 효율성을 개선하며 MRI/CT/PET의 영상 품질을 향상시키기 위한 연구가 수행되고 있다. 특히 인공지능(artificial intelligence; AI) 기술과 머신러닝 기반의 대규모 데이터 학습 능력을 활용하여 인간의 눈조차 놓칠 수 있는 스캐닝 기술이 비약적인 발전을 거두고 있다. 

AI는 진단 정확도를 향상하고 방사선 전문의의 작업 흐름을 향상시킬 수 있는 엄청난 잠재력을 바탕으로 의료 영상 분야에 혁명을 일으키고 있다. AI 학습에 사용할 수 있는 풍부한 영상 데이터를 통해 AI 알고리즘은 환자의 영상 스캔을 검토하고 방사선 전문의의 잠재적인 문제를 파악하는 데 도움이 되도록 개발 및 개선이 되고 있다. 의료 영상에 AI를 통합하면 특히 인구 건강 영역에서 더 효과적인 검사와 질병 조기 발견이 가능해 궁극적으로 더 큰 규모로 환자 치료를 개선할 수 있다는 점에서 엄청난 가능성을 가지고 있다.

의료 영상에 AI를 사용하는 데 있어서 중요한 과제 중 하나는 최적의 알고리즘 성능을 보장하는 것이다. 높은 민감도와 특이도를 동시에 달성하는 것은 까다로운 작업이기도 하다. 오탐은 방사선 전문의의 작업 흐름을 방해하고 잠재적인 진단 오류로 이어질 수 있기 때문이다. 오탐을 최소화하기 위해 방대한 학습데이터를 사용하여 알고리즘 교육을 개선하기 위해 광범위한 노력이 이루어지고 있다. AI가 생성한 결과에 관한 방사선 전문의의 신뢰가 과거와 비교하여 높아짐에 따라 영상 알고리즘의 유용성에 대한 제도적 회의론이 감소하고 있는 것으로 평가받고 있다.

딥러닝 기술을 활용해 암, 질병 진단을 보조하는 인공지능(AI) 솔루션을 판매하는 의료 인공지능(AI) 기업 ‘루닛’에 의하면, 유방촬영술 AI 영상분석 솔루션 ‘루닛 인사이트 MMG’의 암 진단 능력이 1차 판독 전문의와 유사하거나 더 나은 수준이라는 연구 결과가 유럽 영상의학 학술지에 게재되었다고 한다.

오늘날 AI 알고리즘의 힘을 활용하면 X레이와 CT 스캔, MRI 등 의료 영상을 놀라운 속도와 정확도로 분석할 수 있다. 이러한 혁신을 통해 의료 서비스 제공자는 개입이 가장 효과적인 초기 단계에서 이상을 식별하고 상태를 진단할 수 있다. 예를 들어, AI는 전립선암과 유방암, 폐암, 심혈관 질환의 조기 발견에 성공하여 생존율을 높일 수 있다고 알려져 있다. 의료 영상의 진단 발전은 개별 환자 치료를 넘어 광범위한 영향을 미치게 된다. 조기 발견 및 개입 전략을 가능하게 함으로써 의료 영상은 심혈관 질환과 같은 중요한 공중 보건 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있다.

 예를 들어, 심장초음파 검사 및 심장 CT 스캔과 같은 심장 영상 기술은 대규모 인구 집단에서 심장 질환의 초기 징후를 식별하는 데 도움이 될 수 있다. 이를 통해 의료 서비스 제공자는 심혈관 질환의 부담을 줄이고 지역 사회의 전반적인 건강을 개선하기 위해 예방 조치, 생활 방식 중재 및 표적 치료를 시행할 수 있다. 의료 영상의 조기 발견 전략 구현은 공중 보건 문제를 효과적으로 해결하고 지역 사회의 전반적인 건강 결과를 향상시켜 의료 시스템의 비용을 절감하고 인구 건강을 향상시키는 데 중요한 역할을 할 수 있다. 

이제는 의료 인공지능(AI) 활용이 너무나 당연한 시대가 왔다. 특히나 영상의학의 추세는 완연하게 인공지능(AI)으로 가고 있다. 의료계와 인공지능(AI)의 협업을 통해 암 연구 및 치료에 최선의 결과를 만들어 나가길 기대하며, 아울러 지속적인 인공지능(AI) 성능 개선과 기술 개발을 통해 한국의 인공지능(AI) 기업들이 글로벌 시장에서도 우뚝 서길 기원한다.

<ifsPOST>