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의료진 중심 연구개발 성과…AI 진단 솔루션 등장
메니에르병·폐암 진단 특화 AI 기술 개발 성공
[기사입력 2020-07-14 06:42]

국내 의료진이 인공지능(AI) 질환 진단 기술을 잇따라 개발하며 상용화 기대감을 높이고 있다.

14일 의료계에 따르면 삼성서울병원, 고려대학교 구로병원 소속 연구팀이 AI 기술을 활용한 메니에르병, 폐암 진단 솔루션을 개발하는데 성공했다.

삼성서울병원 이비인후과 정원호·조영상 교수팀은 스마트헬스케어연구소 AI연구센터 조백환 교수와 함께 내이 자기공명영상촬영(MRI)으로 얻은 이미지를 분석해 메니에르병을 감별하는 AI 모델을 만들었다.

메니에르병은 심한 어지러움과 청력 소실, 이명, 귀가 꽉 찬 느낌(이충만감) 등 증상이 반복되는 질환이다.

정확한 발병 이유는 아직 밝혀지지 않았지만 내림프액 순환의 문제로 인한 내림프수종(endolymphatic hydrops) 이 주요 원인으로 꼽힌다.

청각을 담당하는 달팽이관과 평형을 담당하는 전정기관으로 연결된 내이에서 내림프액이 과도하게 증가하면 압력이 높아지고, 해당 기관이 손상돼 청력이 소실되고 어지러움을 일으킨다는 것이다.

지금까지 메니에르병 진단에는 청력 검사와 환자의 주관적인 증상 등에 의지했으나 최근에는 내이 MRI 기술의 발달로 영상학적 검사를 사용하고 있다.

다만 내이 MRI의 경우 사람들이 일일이 내림프액 순환의 문제로 인한 내림프수종 정도를 파악하고 계산해야 해서 시간이 오래 걸리는 단점이 있다.

이를 AI가 대신할 수 있으면 진단을 보다 신속히 할 수 있어 환자 치료를 앞당길 수 있다는 게 연구팀의 구상이었다.

이에 따라 연구팀은 촬영된 내이 MRI 영상을 분석해 자동으로 달팽이관과 전정기관을 나누고, 영역별로 내림프수종이 차지하는 비율을 계산하는 AI 모델을 만들었다.

이 모델을 실제 환자 124명에 적용해 검증한 결과, 전문의가 계산한 결과와 인공지능의 계산 결과의 일치도는 0.971로 매우 높게 나타났다.

즉 의료진이 직접 내림프수종 정도를 파악한 것과 AI가 계산한 결과에 큰 차이가 없다는 뜻이다.

연구팀은 "메니에르병은 진단에 시간과 노력이 많이 드는 질환"이라면서 "AI 모델 개발로 진단의 정확도와 신속성을 높일 수 있게 돼 환자들의 고통을 덜어주는 데 도움이 될 것"이라고 말했다.

국내 연구진이 피 한 방울로 약 30분 만에 폐암을 진단할 수 있는 새로운 인공지능(AI) 기술을 개발했다.

고려대학교 바이오의공학부 최연호 교수는 고려대 구로병원 흉부외과 김현구 교수와 함께 나노기술과 인공지능을 활용해 혈액 속 암 진단 바이오마커인 엑소좀(Exosome)을 분석, 정상 세포와 폐암 세포를 95%의 정확도로 구분하는데 성공했다.

이 기술을 활용하면 조기발견이 어려웠던 폐암 1기 환자도 피 한 방울로 약 30분 만에 폐암 여부 확인이 가능해 조기진단을 통한 생존율 향상에 크게 기여할 수 있을 것으로 전망되고 있다.

폐암을 혈액으로 진단할 수 있는 기술은 기존에도 있었지만 50% 정도의 환자에서만 진단이 가능해 실질적으로 활용되기 어려운 한계가 있었다.

연구팀이 개발한 기법은 84%까지 폐암여부를 진단할 수 있어 정확도가 높을 뿐만 아니라 폐암의 진행단계까지 예측이 가능했다.

폐암은 많은 경우에 치료가 어려운 3기 이상에서 발견되어 사망률이 매우 높은 주요 암 중 하나로 초기인 1~2기에 진단되면 생존율을 크게 높일 수 있는 것으로 알려져 있다.

따라서 폐암을 초기에 진단하기 위한 기법들이 활발히 연구되고 있는데 그중 혈액 속을 떠다니는 엑소좀은 몸속 깊숙한 종양세포의 정보를 간직하고 있어 암 진단을 위한 바이오마커로 주목받고 있다.

연구팀은 정상인 20명과 비소세포폐암 1,2기 환자 43명의 세포 배양액에서 엑소좀을 분리한 뒤 표면 증강 라만 분광학(Surface-enhanced Raman Spectroscopy) 기반의 나노기술을 활용해 라만 분광학 신호 2000여 개를 검출했다.

이렇게 검출된 신호를 활용해 딥러닝 기반 인공지능 모델을 훈련시켰고 정상세포와 폐암 세포 엑소좀을 95% 정확도로 분별하는데 성공해냈다.

또 폐암 환자의 엑소좀을 폐암 세포 유래 엑소좀과 비교해 약 84%의 민감도와 85%의 특이도로 분류하는 데도 성공했다.

최연호 교수는 "이들 연구 결과는 엑소좀 분석기법과 딥러닝 인공지능을 활용한 진단법의 폐암 조기 진단법으로의 유용성을 입증하는 결과"라며 "폐암 1기에 대한 진단은 물론 폐암 기수가 높을수록 수치가 유의미하게 상승하고 정확도도 높아져 폐암 진행 단계 예측도 가능하다는 점에서 의미가 크다"고 말했다.

김현구 교수는 "이 기술을 활용하면 방사선 피폭의 우려가 있는 CT검사 시행 전에 혈액검사를 통해 폐암 가능성이 있는 군을 사전 선별해 필요한 경우에만 CT검사를 시행할 수 있다"며 "특히 폐암 1기 환자도 비교적 정확하게 판별해 낼 수 있었다는 점에서 의의가 크기에 앞으로 폐암 조기 진단과 이를 통한 생존율 향상에 기여할 수 있을 것"이라고 전했다.


김양순 기자  ehealth@e-healthnews.com
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