알파고에 이어 딥러닝 기반 대화형 인공지능(AI)인 챗 GPT가 촉발한 AI 경쟁이 병원계에도 불고 있다. 각 병원들은 AI 딥러닝 기술을 의료기기에 탑재하거나, 진료와 연구에 활용하는 등 성과를 쌓아가고 있다.
■ 안양윌스기념병원, AI 딥러닝 기술 탑재 MRI 업그레이드
안양윌스기념병원은 최근 자기공명영상(MRI)에 하드웨어 일부를 추가 및 변경하는 업그레이드를 진행했다. 이번 업그레이드를 통해 식품의약품안전처(KFDA) 승인을 받은 인공지능 딥러닝 기술을 적용시켜 고품질 영상을 제공하고 검사 시간을 단축할 수 있게 됐다.
업그레이드 된 MRI에는 이미지를 재구성하는 소프트웨어가 탑재되어 있어 왜곡된 영상을 개선하고 선명한 화질을 제공한다. 또한 검사 시간을 최대 70%까지 단축시킬 수 있어 고령환자, 소아환자, 폐소공포증 환자를 비롯해 통증으로 장시간 검사가 불편했던 환자들이 보다 빠르게 검사를 진행할 수 있다.
척추·관절 질환은 신경, 인대, 근육, 연골 등의 연부 조직의 상태를 정확하게 진단하는 것이 매우 중요하며 뇌의 구조 및 기능 이상을 확인하는 MRI, 뇌혈관의 이상을 확인하는 MRA 역시 정밀한 검사가 요구된다. 이번 MRI 업그레이드로 질환의 원인이 되는 부위를 보다 깨끗하고 선명한 화질로 확인할 수 있어 미세한 병변의 정밀한 진단이 가능하다.
이동찬 병원장은 “이번 MRI 업그레이드는 보다 정밀하고 빠른 검사를 위해 진행됐다. 정확한 진단과 수준 높은 진료를 제공할 수 있도록 앞으로도 의료 장비 도입에 투자를 아끼지 않겠다”라고 말했다.
■ 분당서울대병원, AI 심혈관 스텐트 시술 정확도 높인다
분당서울대병원 순환기내과 강시혁 교수팀(의정부 을지대병원 순환기내과 문인태 교수)이 복잡한 심혈관 조영술 분석 및 시술에도 인공지능을 활용할 수 있다고 최근 밝혔다. 연구는 국제 학술지 ‘JMIR CARDIO’에 게재됐다.
강시혁 교수팀은 심혈관을 자동으로 분석해주는 인공지능 소프트웨어(AI-QCA)가 혈관 내 초음파를 대체할 수 있는지 알아보기 위해 혈관 내 초음파를 추가로 시행한 환자 47명을 대상으로 협착된 직경 백분율, 협착된 영역 백분율, 병변 길이, 최소 내강면적 등의 결과가 인공지능 소프트웨어 결과와 얼마나 일치하는지 확인했다.
그 결과 시술시 중요한 지표인 혈관의 직경 및 넓이, 병변의 길이가 혈관 내 초음파 검사로 측정한 지표와 인공지능 소프트웨어로 측정한 지표가 최소 60%에서 최대 80%까지 상관성을 보이는 것으로 나타났다. 또한, 병변 식별률은 88.7%, 병변 크기의 차이는 10mm 내외로 큰 차이가 없었다.
분당서울대학교병원 순환기내과 강시혁 교수는 “본 연구를 통해 숙련된 심혈관 시술자가 고가의 의료장비의 혈관 내 초음파로 분석한 결과와 인공지능 소프트웨어의 분석 결과가 최대 80%까지 상관성이 있음을 알 수 있었다. 복잡한 스텐트 시술에 인공지능을 활용한다면 경제적인 부담을 줄이면서도 시술의 정확도를 높일 수 있을 것으로 기대한다”라고 전했다.
의정부 을지대병원 문인태 교수는 “심혈관 스텐트 시술은 적절한 크기의 스텐트를 합병증 없이 안전하게 넣은 것이 핵심이다. 이 연구만으로 인공지능의 능력을 평가할 수는 없지만 인공지능으로 분석한 수치 값이 시술 중 참조할 수 있는 지표로 활용될 수 있음을 확인한 것에 의의가 있다”라고 말했다.
■ 용인세브란스병원, AI 기반 흉부 방사선 영상 분석의 업무 개선 효과 규명
연세대학교 의과대학 용인세브란스병원 영상의학과 신현주·김은경 교수, 연세의대 방사선의과학연구소 한경화 교수 연구팀은 흉부 방사선 영상에 대한 AI 기반 진단 보조 프로그램의 적용이 실제 임상 현장에서 업무 효율 개선에 효과가 있음을 최근 연구에서 밝혔다. 이번 연구는 과학 분야 세계적 권위지인 네이처 리서치(Nature Research)의 온라인 의학저널인 ‘npj 디지털 메디슨(npj Digital Medicine, IF 15.357)’에 최근 게재됐다.
용인세브란스병원은 개원 당시부터 모든 환자의 흉부 방사선 영상에 AI 기반 병변 발견 프로그램을 접목해 진단 보조를 위해 활용하고 있어 AI의 임상 적용이 의료진의 업무에 미치는 영향을 확인하기 적절한 환경을 갖추고 있다. 이에 연구팀은 흉부 방사선 영상을 판독하는 영상의학과 전문의의 판독 시간에 AI 진단 보조 프로그램이 어떠한 영향을 미치는지 확인하고자 전향적 연구를 수행했다.
연구를 위해 용인세브란스병원 영상의학과 전문의 11명이 4개월간 성인 흉부 방사선 영상을 판독하는 데 걸리는 모든 판독 시간을 평가했다. 연구 기간 중 격월로 2개월은 판독 시 AI 진단 결과를 의료영상정보시스템(PACS)에서 확인할 수 있도록 했고, 나머지 2개월은 확인할 수 없도록 한 뒤 결과를 비교했다. 연구 결과, AI를 활용할 경우 정상 소견 판독에 걸리는 시간은 아끼고 이상 소견 판독 시에는 그만큼 자세한 판독을 가능하게 해 업무 효율성을 개선할 수 있었다.
신현주 교수는 “이번 연구로 환자 의료영상 판독에 AI를 보조적으로 활용했을 때 시간의 효율적 재배치를 통해 더욱 자세한 판독이 가능함을 증명했다. 이에 따라 질환을 진단하는 데 AI가 긍정적인 결과를 가져올 수 있을 것으로 기대한다”라고 전했다.
■ 강릉아산병원, 강원도 최초 AI 기반 실시간 내시경 영상분석 시스템 도입
강릉아산병원은 지난 5월 23일 AI 기술을 기반으로 하는 실시간 소화기 내시경 의료 영상분석 시스템을 확대 구축했다.
앞서 지난 3월 정보통신 산업진흥원과 과학기술정보통신부가 주관하는 ‘2023년 AI 바우처 지원사업’에 선정돼 솔류션을 제공하는 웨이센과 협업하여 AI 기술을 기반으로 하는 실시간 내시경 영상분석 시스템 7대를 구축했다.
강원도 최초로 도입된 AI 기반 실시간 내시경 영상분석 시스템은 건강의학센터 내시경 검사실에서의 영상분석과 질환의 조기진단에 활용된다. 지난 2021년부터 검진센터에서 운영 중인 흉부·유방 엑스선 영상판독 AI 보조시스템에 이어 두 번째 AI 시스템 도입이다.
위장관암 조기진단과 치료에 필수적인 위·대장 내시경 검사 시 빅데이터를 학습한 AI가 실시간으로 영상을 분석하여 병변이 의심되는 부위를 감지해 의료진을 도와 진단의 정확도를 높일 수 있을 것으로 기대하고 있다.
유창식 병원장은 “건강검진 수검자들의 조기 진단을 통한 지역민들의 질병 예방과 건강증진에 기여하고자 스마트 건강검진 시스템 환경 구축에 지속적인 관심을 가질 것”이라고 말했다.
