세브란스병원  영상의학과 이영한  교수 연구팀이  연세대학교 공과대학  황도식 교수와의  공동연구를 통해 X-ray 결과로  환자의 중증도를  파악할 수  있는 인공지능(AI)  기술을 개발해  최근 딥노이드에  이전했다.

25일 이영한 교수 연구팀에 따르면 중증•응급환자를  빨리 진단해야  하는 응급실을  대상으로 X-ray를 통한  중증•응급환자 판독 AI 기술을  개발했다.

외상으로  응급실을 방문한  환자에서 경추와  흉부, 골반 X-ray를  기본으로 촬영해  상태를 확인한다.  이 중  경추 X-ray 영상은 응급환자나  중증 환자를  평가하는데 중요한  기초 영상자료로  활용된다.

경추 C2/3번과 C6/7번의  경우 척추앞공간은  각각 6~7mm와 20mm 정도로 측정되는데, 내부출혈이나 부종  등이 있을  경우 이  두께가 넓어진다.  이 때  의사는 X-ray 영상판독결과에 따라 CT나 MRI 등의  정밀 검사를  신속히 진행해야  할지 응급처치를  우선해야 할지  등의 진단과  치료 계획을  세우게 된다.

이영한  교수 연구팀은  경추 X-ray 검사에서 C2번과 C6번 척추앞  공간을 검출할  수 있도록 200명의  측정값을 데이터화  시켜 딥러닝을  통해 AI에 학습시켰다.

연구팀은  이렇게 학습한 AI를  통해 실제  응급실을 방문한 136명의  경추 X-ray를 분석했다.

분석  결과 C2의 경우 132명(97%)에서 영상의학과  의사의 진단과  일치했으며, C6의  경우 126명(92.7%)에서 정확도를  보였다. 특히, 경추  수술을 받은  환자나 임플란트  등 보철물을  가진 환자에서도  정확한 진단이  가능했다.

실제  치과 보철치료를  받은 외상환자의  경추 X-ray 영상을 영상의학과  의사가 판독(사진 좌측)한  결과와 AI가 판독(사진  우측)한 결과를 비교했을  때 큰  차이를 보이지  않았다.

엑스레이를  판독할 때  척추 앞  공간을 보기  위해 척추  앞 공간선을  그리게 되는데 AI 역시  의사가 그린  공간선과 같은  모양을 그렸다.

이번 X-ray AI 기술이  적용될 경우  응급실을 방문한  외상 환자의  경우 빠른  중증도 분류를  통해 제한된  의료인력이 적시에  투입돼 환자들에게  절절한 치료를  제공할 것으로  기대되고 있다.  이 교수는  딥노이드와 이번  연구를 실용화하기  위함 임상연구를  계획 중이다. 

이영한  교수는 “바쁜  응급실에서 X-ray  판독 AI 기술이  적용되면 앞으로  의사의 역할이  줄어드는 것이  아니라, 의사의  집중력을 높이고  역할을 극대화하는데  이바지 할  수 있을  것”이라고 말했다. 

한편,  이 교수는  응용영상의학 연구실(Advanced Radiology Laboratory) 연구 책임자로  영상의학과 양재문  교수 연구팀과  응급상황에서뿐만 아니라  진단분야에서 AI를 활용한  종양 진단기술  개발도 진행  중이다.