AI와 엑스레이: 코로나19의 다양한 면면을 식별하다

인공지능과 클라우드 컴퓨팅을 사용해 영상의학전문의보다 더 빠른 속도로 방대한 수의 흉부 엑스레이를 정확하게 판독하는 디지털 진단 도구는 의사가 코로나19 환자를 식별, 분류 및 모니터링하는 데 도움을 줄 수 있다.

영상의학전문의 이규목 박사는 루닛 인사이트 CXR의 신속한 분석 기능을 통해 의사들은 소위 ‘코로나19의 다양한 면면’을 빠르게 식별하여 환자의 치료를 촉진하고 지역사회 전파를 막을 수 있다고 말한다.

예방접종 프로그램이 진행되는 동안에도 의심환자를 신속하게 식별하고 격리하는 일은 코로나바이러스의 확산을 통제하는 데 있어 매우 중요하다. 그러나 넘쳐나는 환자 수로 인해 테스트 과정이 길어지고 인력 및 기타 자원의 요구가 확대된다면, 의심환자의 신속한 식별 및 격리에 큰 어려움을 겪을 수 있다.

여러 국가의 병원, 선별 센터 및 진료소가 코로나19의 사례 분류를 위해 더 신속하고 정확한 AI 지원 흉부 엑스레이 검사로 눈을 돌리고 있는 이유가 바로 여기에 있다.

의료 인공지능(AI) 회사 루닛은 빠른 혁신을 바탕으로 팬데믹 사례를 관리하고자 하는 의료 전문가들을 위한 귀중하고 신속한 지원 도구를 만들었다.

엑스레이를 판독하도록 훈련된 루닛의 알고리즘은 암을 포함한 10대 주요 흉부 질환의 징후를 97%~99%의 정확도로 감지할 수 있다.

코로나19는 폐렴을 비롯한 흉부 질환을 동반하기 때문에 흉부 엑스레이를 통해 의심 환자를 선별하는 데 도움이 될 수 있다고 판단한 루닛은 ‘루닛 인사이트 CXR’이 의료진을 도와 코로나19 검사 현장에 사용될 수 있도록 했다.

이 박사는 동료 의료팀과 함께 약 1년 전 코로나19 확산 초기 대응 전선에 뛰어들었다.

이들은 코로나19 발생 건수가 넘쳐나던 주요 도시 병원의 임시 지역사회 치료 센터에서 일했다. 발병이 한창이었을 때, 매일 수천 명의 사람들을 대상으로 면봉 채취 및 검사가 이뤄졌다.

지금과 마찬가지로 당시에도 의사들은 어떤 환자가 바이러스에 감염되었는지, 그리고 어떤 수준에서 감염되었는지를 신속 정확하게 파악하여 적절히 격리하고 치료할 수 있는 방법이 절실히 필요했다.

코로나19 의심환자는 다양한 수준의 강도에서 매우 다양한 증상을 보일 수 있다. 일부는 기침, 발열, 피로, 통증 등과 같은 명백한 징후를 보인다. 일부는 증세가 경미한 경우도 있고, 일부는 심각한 경우도 있으며, 심지어 증상이 없는 경우도 있다.

무증상 환자는 즉각적인 감염 징후를 보이지는 않지만, 여전히 바이러스를 발산하며, 자신도 모르게 다른 사람들에게 이를 퍼뜨림으로써 더 넓은 범위의 지역사회에 잠재적인 위협을 가할 수 있다.

이 기술은 한국을 비롯하여 태국, 인도네시아, 멕시코, 이탈리아, 프랑스 등에서 채택됐다. 팬데믹으로 심각한 피해를 입은 브라질에서도 주요 보건 단체가 가벼운 코로나19 증상이 있는 환자의 흉부 엑스레이를 검사하기 위해 이 기술을 사용하고 있다. 환자 수가 많지만 영상의학전문의가 적은 병원에서 의료진들은 이러한 기술을 통해 더 빠르고 효과적으로 환자를 분류할 수 있다.

– 이규목 박사, 영상의학전문의

루닛의 기술은 엑스레이 이미지 판독에 있어 전문가인 의사들뿐만 아니라 광범위한 방사선 기술을 갖추지 못한 이들에게도 도움이 된다. 이 기술은 팬데믹 기간 동안 그 가치를 입증했다.

이규목 박사는 “정형외과, 정신의학과, 가정의학과 등의 다양한 분야의 의사들이 코로나19 치료에 참여하고 있는데, 이들은 훈련된 영상의학전문의가 아니기 때문에 엑스레이 검사 결과의 판독 능력이 제한적이다”라며 “엑스레이는 흑백으로만 나타나기 때문에, 사람의 눈으로는 병변을 뚜렷하게 확인할 수 없는 경우가 있으나, 루닛의 솔루션은 병변을 생생한 컬러로 표시하기 때문에 병변이 더 뚜렷이 보인다는 장점이 있다”고 말했다.

이는 의료진이 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있다. 하지만 그렇다고 해서 환자의 운명이 전적으로 AI의 손에만 맡겨지는 것은 아니다. 기술을 통해 표시된 사례는 후속조치가 취해지고, 그 결과는 의사들의 재확인을 거친다.

이규목 박사는 루닛 기술의 처리 규모와 정확성이 영상의학전문의의 과중한 업무량을 줄이는 데 도움이 될 수 있을 것이라고 말한다.

그는 “엑스레이는 3차원인 인체 구조를 2차원으로 압축하여 제시한 것이다. 그에 따라, 필연적으로 장기와 구조가 이미지 내에서 겹쳐지게 되어 사람의 눈으로는 병변을 놓치기 쉽다”며, 또 “특히 한국에서 영상의학전문의들은 매일 수백, 수천 건에 달하는 엑스레이를 판독해야 하는 것이 현실이므로, 각각의 엑스레이를 판독하는 데 많은 시간을 들이기란 불가능에 가깝다”고 설명했다.

루닛의 기술은 마이크로소프트 애저(Azure)의 클라우드 컴퓨팅 성능을 사용하여 감지된 병변의 위치 정보를 히트맵(heatmaps) 형태로 생성한다. 또한 감지된 병변이 비정상이거나, 영상의학전문의의 추가 조사가 필요할 확률을 반영하는 비정상 정도(abnormality score)에 대한 확률값도 생성한다.

업무 강도가 높을 때는 노련한 영상의학전문의조차도 중요한 세부사항을 놓칠 수 있다. 이 박사는 최근 환자의 폐에서 의사가 미처 발견하지 못한 코로나 19 관련 병변을 루닛의 알고리즘이 발견한 사례를 떠올린다.

이 병변을 알아채지 못한 채 치료가 이뤄지지 못했다면 환자는 입원을 초래하는 훨씬 더 심각한 사례로 진행됐을 것이라며, “병변을 조기에 발견한 것이 큰 차이를 만들었다”고 그는 말했다.

이 박사는 흉부 방사선 촬영은 코로나 검사를 위해 보다 확정적이지만 속도는 훨씬 느린 중합효소 연쇄 반응 검사(polymerase chain reaction test)를 보완하는 도구라고 말한다. 그러나 루닛의 솔루션은 발병을 막기 위한 노력에 영향을 미쳤다.

루닛의 소프트웨어는 전 세계 80개국 이상에서 650만 건이 넘는 흉부 엑스레이 이미지를 분석하며 지속적으로 개선되고 있다.

진단을 통해 수집된 데이터는 연구 및 교육에도 활용되고 있다. 모든 정보는 개인 식별 정보가 제거되므로 환자의 개인정보는 보호된다.

루닛의 기술은 래디올로지(Radiology), 란셋 디지털 헬스(Lancet Digital Health), 자마 온콜로지(JAMA Oncology)자마 네트워크 오픈(JAMA Network Open), CID(Clinical Infectious Diseases) 등과 같은 주요 피어 리뷰 저널에 게재된 연구를 통해 인정을 받았다.

–서범석, 루닛 CEO

루닛은 AI 및 데이터 기반 의학을 새로운 치료 표준으로 만들기 위해 2013년에 설립됐다.

루닛의 서범석 대표이사는 “우리는 특히 전 세계의 주요 사망 원인 중 하나인 암을 정복하는 데 집중하고 있다”라며 “우리는 정확한 진단과 치료를 위한 AI 솔루션을 개발하여 적절한 비용으로 올바른 진단을 내리고, 적절한 환자에게 적합한 치료를 제공한다”고 말했다.

그는 “루닛 인사이트CXR은 흉부 질환을 보다 정확하고 효율적이며 적시에 진단함으로써 의료 전문가의 업무량을 줄이는 데 도움이 될 수 있다. 이러한 방식으로 현재의 팬데믹 위기와 같은 어려운 상황뿐만 아니라 일상적인 임상 환경에서도 환자에게 더 많은 가치를 제공할 수 있다”고 강조했다.

한편, 회사는 다른 질병에 대한 AI 기반 진단에서도 큰 발전을 이뤘다. 예를 들어, 최근 연구에 따르면 루닛 인사이트 MMG로 알려진 루닛의 유방 촬영 진단 보조 소프트웨어는 유방암을 식별하는 데 있어 평균 영상의학전문의만큼 뛰어난 정확성을 보인 것으로 나타났다.

이러한 이정표에 도달함으로써, 루닛은 영상의학전문의의 업무량을 줄이고 암 검진률을 높여, 보다 많은 환자들이 질병을 조기에 진단받고 적시에 치료받을 것으로 기대하고 있다.