이번 연구는 세브란스병원 호흡기내과 김은영, 용승현 교수 연구팀과 공동으로 진행되었다. 폐암 환자의 기관지내시경 초음파 영상을 실시간으로 판독하여 폐암이 전이된 악성 림프절을 찾아내는 인공지능 알고리즘을 개발하고, 정확도를 확인하기 위해 진행되었다.
연구를 통해 개발된 인공지능 알고리즘은 2,394개의 기관지 내시경 초음파 이미지를 기반으로 평가를 진행하였으며, 악성 림프절 검출에 대하여 AUC 0.8이라는 고무적인 성능을 확인하였다. 이는 기존 학계에 보고된 성능보다도 우수한 성능을 나타내는 것으로 밝혀졌다. 이로써 인공지능 기술을 활용한 기관지 내시경 초음파 영상 자동 판독의 가능성을 확인하게 된 것이다.
웨이센은 이번 연구에서 실시간으로 기관지 내시경 초음파 영상을 분석해 폐암의 임파선 전이 여부를 판별하는 인공지능 알고리즘 개발을 맡았다.
기관지내시경 초음파-경기관지세침흡인술(endobronchial ultrasound-guided transbronchial needle aspiration; EBUS-TBNA)은 폐암 환자의 전이 여부 확인을 위한 흉강내 림프절 조직 검사의 표준 방법으로 전 세계적으로 활발히 시행되고 있으나, 검사에 많은 시간과 노력이 필요하며 영상 해석이 주관적이고 시술자의 경험에 의존한다는 제한점을 가지고 있었다. 본 연구를 통해 폐암 전이 여부를 객관적이고 포괄적으로 평가하여 조직검사가 필요한 림프절을 정확하게 선별할 수 있는 기술이 개발되었다는 점에서 임상 현장에 적용 가능한 인공지능 알고리즘의 또 하나의 유용한 사례가 될 것으로 기대된다.
해당 논문 교신저자인 세브란스병원 김은영 교수는 “본 인공지능 알고리즘을 통해 기관지내시경 초음파 시술 중 조직검사가 필요한 악성 림프절을 실시간으로 선별함으로써, 폐암 진단의 정확도를 높이고 검사 시간을 단축하여 환자 안전 향상에 더욱 기여할 수 있을 것”이라고 말했다.
웨이센 김경남 대표는 “이번 연구는 웨이센의 인공지능 자체 경량화 기술에 대한 성능을 확인하고, 당사 특허 기술을 활용하여 연구할 수 있는 좋은 기회였다.”며 “웨이센의 인공지능 알고리즘에 대한 기술 경쟁력을 키워 나갈 수 있도록 연구에 힘 쏟겠다”고 말했다.
한편 TLCR은 논문의 질적 수준을 나타내는 논문 인용지수(impact factor)가 2021년 기준 6.498로 폐암 관련 의학분야에서 권위를 인정받고 있는 세계적인 학술지다.
하수지 기자
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