AI 기반 흉부 방사선 사진 분석 시 의사의 진단 정확도 23%↑

이현우 교수 “숙련된 방사선 전문의 부족 문제 해결에 AI 기반 솔루션 도입 필요”

인공지능을 활용해 흉부 방사선 사진을 분석하면 의료진이 놓칠 수 있는 호흡기 질환 등을 진단할 수 있는 등의 효용성이 있는 것으로 나타났다.

서울대학교병원운영 서울특별시보라매병원은 호흡기내과 이현우 교수·영상의학과 진광남 교수 연구팀이 인공지능을 기반으로 한 흉부 방사선 사진을 분석해 호흡기 질환을 판독하는 다기관 연구 결과를 발표했다고 8월 8일 밝혔다.

흉부 방사선 사진은 폐렴, 결핵, 폐암 등 다양한 호흡기 질환의 진단에 중요한 역할을 하지만, 비전문가인 의사들이 판독할 때는 오진의 위험이 있으며, 시간이 많이 소요된다. 

이에 연구팀은 2020년 10월부터 2021년 5월까지 국내 3개 의료기관의 외래를 방문한 329명의 환자를 대상으로 연구를 진행했다. 

연구는 환자들을 AI 기반 솔루션의 도움을 받는 그룹과 받지 않는 그룹으로 무작위 배정하고, 두 그룹 간의 진단 정확도를 비교하는 방식으로 진행됐다.

연구 결과, AI 도움을 받은 그룹의 흉부 방사선 사진 판독 정확도는 84.0%로, 도움을 받지 않은 그룹의 71.8%에 비해 유의미하게 높았다. 

또한, 폐 병변 감지 민감도는 AI 도움을 받은 그룹에서 87%로, 도움을 받지 않은 그룹의 64%보다 높았다. 

폐 병변 감지의 음성 예측도는 AI 도움을 받은 그룹이 92%로, 도움을 받지 않은 그룹의 75%보다 높았다. 

AI 기반 흉부 방사선 사진 분석이 비전문가인 의사들의 진단 정확도를 높이는 데 크게 기여할 수 있음이 입증된 것이다. 

이현우 교수는 “호흡기 질환 진단에서 흉부 방사선 사진의 중요성은 이미 잘 알려져 있지만, 비전문가인 의사들이 이를 정확히 해석하는 데는 한계가 있으며, 특히 정확한 진단을 위해 숙련된 방사선 전문의의 부족은 큰 문제”라며 “이러한 문제를 해결하기 위해 AI 기반 솔루션의 도입이 필요하다”고 밝혔다.

이어 “이번 연구를 통해 인공지능이 의료 현장에서 어떻게 실질적으로 활용될 수 있는지를 보여주었다”며, “앞으로도 AI 기술을 활용해 환자들에게 더 나은 진료를 제공할 수 있도록 연구를 지속하겠다”고 말했다.

한편, 이번 연구는 미국흉부학회 학술지(Annals of the American Thoracic Society)에 게재됐다.