[서울=뉴시스]송종호 기자 = 폐암 검사를 위해 촬영한 영상이 아니더라도 인공지능(AI)을 활용하면 미처 발견하지 못한 폐암 병변을 찾아낼 수 있다는 연구 결과가 나왔다. 목 부위를 촬영한 컴퓨터단층촬영(CT) 영상에서 기존 판독 당시 발견되지 않았던 폐암 병변의 절반가량을 AI가 추가로 찾아낸 것이다.

22일 의료AI 업계에 따르면 코어라인소프트의 AI 기반 폐결절 분석 소프트웨어 '에이뷰 엘씨에스(AVIEW LCS)'를 활용한 연구에서 기존 목 CT 판독에서 누락된 폐암 사례 80건 중 41건(51.3%)을 검출한 것으로 나타났다.

이번 연구는 대한영상의학회에서 발행하는 국제학술지 '대한방사선의학회지(Korean Journal of Radiology)'에 발표된 '목 CT에서 놓친 우연히 발견 가능한 폐암: 진단 지연과 병기 변화에 미치는 영향(Missed Incidental Lung Cancer on Neck CT: Determinants and Impact on Diagnostic Delay and Stage Shift) 논문을 통해 발표됐다.

일반적으로 목 CT는 목 부위의 질환을 확인하기 위해 촬영하지만, 영상에는 폐의 가장 윗부분이 함께 포함되기도 한다. 이 때문에 목 CT를 촬영하는 과정에서 폐에 생긴 암이나 결절 등이 우연히 발견될 수 있다. 결절은 조직의 일부가 작은 덩어리 형태로 나타나는 것을 말한다.

연구진은 2008년부터 2024년까지 국내 한 상급종합병원에서 목 CT를 촬영한 성인 8만 1794명의 의료기록과 영상을 후향적으로 분석했다.

그 결과 이후 폐암으로 확진된 환자 가운데 과거 목 CT 영상에서도 암 병변이 확인되는 환자 123명을 찾아냈다. 이 중 80명(65.0%)은 당시 영상 판독 결과에 해당 병변이 언급되지 않았던 것으로 나타났다.

문제는 이처럼 병변이 발견되지 않은 환자들에게서 폐암 확진까지 걸리는 기간이 길었다는 점이다.

기존 판독에서 병변이 누락된 환자들은 목 CT 촬영부터 조직검사 등을 통해 폐암을 확진받기까지 걸린 기간의 중앙값이 27.5개월이었다. 반면 당시 판독에서 병변이 보고된 환자들은 중앙값이 0개월이었다.

중앙값은 환자별 소요 기간을 짧은 순서대로 나열했을 때 가운데에 해당하는 값이다. 따라서 27.5개월은 모든 환자가 평균적으로 그만큼 늦게 진단받았다는 의미는 아니다.

암의 진행 정도에서도 차이가 나타났다. 연구진이 폐암의 크기와 주변 조직 침범 정도, 림프절 전이, 다른 장기로의 전이 여부 등을 비교한 결과, 이 가운데 하나 이상에서 암이 진행한 비율은 병변 누락 환자군에서 47.5%로 나타났다. 기존 판독에서 병변이 보고된 환자군의 11.6%보다 높은 수치다.

이는 목 CT에서 폐암 병변을 발견하지 못한 경우 진단이 늦어지고, 그사이 암이 진행했을 가능성이 있다는 것을 보여준다. 다만 이번 연구만으로 판독 누락이 암의 진행을 직접 유발했다고 단정할 수는 없다.

연구진은 기존 판독에서 누락된 폐암 80건을 대상으로 코어라인소프트의 의료 AI '에이뷰 엘씨에스'를 적용했다.

이 제품은 원래 폐를 촬영한 흉부 CT에서 폐결절 등을 분석하도록 개발된 AI 소프트웨어다. 연구진은 목 CT 영상에 맞춰 AI를 별도로 학습시키거나 조정하지 않고 분석을 진행했다.

그 결과 기존 판독에서 발견하지 못했던 폐암 병변 80건 가운데 41건을 AI가 검출했다. 검출률은 51.3%였다.

이번 결과는 흉부 CT 분석을 위해 개발한 AI가 목 CT처럼 폐 일부만 촬영된 영상에서도 기존 판독을 보완할 가능성을 보여줬다는 점에서 의미가 있다.

다만 AI가 실제 진료현장에서 폐암을 얼마나 정확하게 찾아낼 수 있는지는 추가 연구가 필요하다. 이번 분석은 이미 폐암으로 확인된 사례 가운데 과거 판독에서 누락된 병변을 대상으로 진행됐기 때문이다.

특히 AI가 암이 아닌 부위를 암으로 잘못 판단하는 비율은 평가하지 않았다. 이에 이번 연구 결과만으로 실제 목 CT 검사에서 AI를 활용할 때의 전체적인 진단 정확도를 판단하기는 어렵다.

최근 의료영상 AI 분야에서는 이미 촬영한 영상을 다시 활용해 다른 질환의 위험까지 확인하려는 연구가 이어지고 있다.

예를 들어 폐 검사를 위해 촬영한 CT에서 폐암뿐 아니라 폐기종이나 심혈관질환과 관련된 위험 지표를 함께 분석하는 방식이다. 추가로 CT를 촬영하지 않고도 기존 영상에서 더 많은 건강정보를 얻을 수 있다는 점이 특징이다.

다만 AI가 이상 부위를 찾아내더라도 실제 의료진의 확인과 추가 검사, 환자의 추적관리로 이어지지 않으면 조기 진단 효과를 기대하기 어렵다. 이에 따라 의료현장에서는 AI의 병변 검출 능력뿐 아니라 발견 이후 진료 과정과 연결하는 체계를 마련하는 것도 중요한 과제로 꼽힌다.

한편, 코어라인소프트는 촬영한 흉부 CT에서 여러 질환과 위험 지표를 분석하는 '원 CT, 멀티 디지즈(One CT, Multi-Disease)' 전략을 추진하고 있다. 폐결절 분석을 비롯해 만성폐쇄성폐질환(COPD)과 관련된 폐기종, 심장에 혈액을 공급하는 혈관에 칼슘이 쌓인 정도를 나타내는 관상동맥석회화(CAC) 등을 분석하는 기술로 사업 영역을 확대하고 있다.


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