암 찾아내고 10년 후 병까지 예측 … 의사의 '두 번째 눈'된 AI 작성일 10-12 43 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">서울아산병원 AI활용 현장 가보니<br>루닛 '유방촬영 솔루션' 도입<br>AI가 영상 자동으로 분석한뒤<br>의심병변 표시하고 점수 매겨<br>의사 최종진단 전 참고자료로<br>의료 영상AI 年 35%씩 성장<br>환자병력·임상정보 활용 과제</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="Px18pKCEhk"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="37d1116cfa8cb58e79771841bc8214ec313e21d208a97a25a84c6b1ab5e79093" dmcf-pid="Q2yBXpEohc" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="채은영 서울아산병원 영상의학과 교수가 유방촬영 원본 영상과 루닛 인사이트의 AI 분석 결과를 함께 살펴보고 있다. 루닛" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202610/12/mk/20261012164503472wbtr.jpg" data-org-width="1000" dmcf-mid="7cXVFqsAhv" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202610/12/mk/20261012164503472wbtr.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 채은영 서울아산병원 영상의학과 교수가 유방촬영 원본 영상과 루닛 인사이트의 AI 분석 결과를 함께 살펴보고 있다. 루닛 </figcaption> </figure> <p contents-hash="b950f3a81240b8f38af90d485154cd5fc5c988b29b65f28977ad88418a0208a5" dmcf-pid="xVWbZUDgvA" dmcf-ptype="general">"기존에는 의사가 혼자 영상을 보고 진단을 내렸는데 한 번 더 확인해줄 수 있는 장치가 생긴 것 같아요."</p> <p contents-hash="33e950ea7013cdf8e3a8f8c84316c5d41a56f340798d7bee2b0180ae89ecff33" dmcf-pid="yIMriAqFWj" dmcf-ptype="general">채은영 서울아산병원 영상의학과 교수가 모니터에 유방촬영 영상을 띄웠다. 흑백 화면에는 하얀 조직들이 얽혀 있었다. 기자의 눈으로는 어느 부위가 병변인지 구분하기 어려웠다. 채 교수가 인공지능(AI) 분석 결과를 열자 의심 부위가 붉게 표시됐다. 그 둘레를 노란색과 초록색이 감쌌고, 옆에는 암 의심 정도를 나타내는 '99'라는 점수가 붙었다. 루닛의 유방촬영 영상 분석 솔루션 '루닛 인사이트 MMG'가 짚어낸 부위였다.</p> <p contents-hash="243cdf46a224904cc3e60b3325728547e7b4756debf400ea7ed88ccdda5cd322" dmcf-pid="WCRmncB3yN" dmcf-ptype="general">서울아산병원은 2020년 하반기 해당 솔루션을 도입했다. 많은 검사 영상을 판독하는 과정에서 놓칠 수 있는 병변을 줄이기 위해서다. 유방촬영 영상이 저장되면 AI가 자동으로 분석하고, 결과가 영상저장전송시스템(PACS)에 이미지로 붙는다. 의료진은 별도로 분석을 요청할 필요 없이 판독 과정에서 결과를 확인한다. 채 교수는 "초기에는 선호도와 경험에 따른 차이가 있었지만 지금은 유방촬영 판독 때 대부분 일상적으로 참고하고 있다"고 했다.</p> <p contents-hash="153ba7cd004791b81a1a84a7524ba989d0327ba0693e800e85b8b3ea3e7fa75e" dmcf-pid="YhesLkb0ha" dmcf-ptype="general">유방촬영은 양쪽 유방을 서로 다른 방향에서 찍은 네 장을 기본으로 한다. 의료진은 이 영상들을 보면서 병변이 있는지, 추가 검사가 필요한지를 판단한다. 특히 유선 조직이 조밀한 치밀유방이나 작고 미세한 병변은 영상만으로 구분하기 어려울 수 있다. AI는 의심 부위를 색깔 지도로 표시하고 점수를 제시한다. 종괴와 석회화도 구분해 보여준다. 최종 진단은 의료진이 내린다.</p> <p contents-hash="97714ec4baf8c0b9b161c04f95ab04d468abbc5f2e51b28208b62bc01af10f24" dmcf-pid="GldOoEKpCg" dmcf-ptype="general">AI 분석 결과는 추가 검사로 이어지는 단서가 되기도 한다. 처음에는 정상으로 봤던 부위를 다시 살펴보고 암을 찾아내는 경우도 있다는 것이다. 채 교수는 "괜찮다고 생각했는데 AI가 이상이 있다고 표시하면 그곳을 다시 자세히 본다"며 "과거 영상과 비교하거나 초음파·자기공명영상(MRI)을 함께 보고 추가 검사에서 암이 진단되는 사례도 있다"고 설명했다. 그는 이를 "이중 판독 같은 느낌"이라고 표현했다. 의사가 혼자 영상을 읽던 과정에 재확인 장치가 하나 들어온 셈이다.</p> <p contents-hash="3b10fdcb2febbd1d96bb081d31cf649a4a74be261b2b394377563c86524605f1" dmcf-pid="HSJIgD9USo" dmcf-ptype="general">이처럼 의료 AI 진단은 실제 병원의 진료 과정에 들어오고 있다. 유방촬영과 흉부 X선은 물론 컴퓨터단층촬영(CT)·MRI에서도 AI가 의심 병변을 찾아 의사의 판독을 돕고 있다. 시장조사 업체 그랜드뷰리서치는 세계 의료영상 AI 시장이 지난해 18억달러에서 올해 25억달러로 커지고, 2033년에는 202억달러에 이를 것으로 전망했다. 올해부터 2033년까지 예상 연평균 성장률은 35.1%다.</p> <p contents-hash="650e0cd2a13f39f5da676e0ee3da075780b9f0a820bdaf2b814f0fcf255c6434" dmcf-pid="XviCaw2uhL" dmcf-ptype="general">국내 대표 의료 AI 기업인 루닛은 전 세계 의료기관으로 진단 솔루션 공급을 확대하고 있다. 루닛에 따르면 영상 판독 보조 솔루션 '루닛 인사이트'를 도입한 의료기관은 전 세계 8300곳을 넘었다. 자회사 루닛인터내셔널(옛 볼파라) 제품까지 합치면 도입 기관은 약 1만2000곳이다. 지난해에는 아랍에미리트(UAE) 의료 네트워크 세하(SEHA)와 5년 계약을 맺고, 산하 14개 병원과 70곳 이상의 1차의료기관·외래진료기관에 유방촬영 분석 솔루션을 공급하기로 했다. 의료 AI가 진료 현장에 더 깊이 자리 잡으려면 병원의 기존 업무 흐름에 자연스럽게 연결돼야 한다. 분석 성능이 좋아도 결과를 보려고 별도 프로그램을 열고 여러 단계를 거쳐야 한다면 활용하기 어렵다. 정확도와 함께 사용 편의성과 업무 효율을 높이는 것이 과제다. 채 교수는 "기존 업무 흐름 안에서 볼 수 있는 게 가장 좋다"며 "다른 곳에 들어가 확인해야 하는 식으로 흐름이 복잡해지면 잘 안 쓰게 된다"고 말했다.</p> <p contents-hash="86f4748a3e234db4d4786e0e073e4dac10144810640d4a15ba33eb1ed3092624" dmcf-pid="ZTnhNrV7hn" dmcf-ptype="general">AI의 활용 범위가 넓어져도 최종 판단은 의료진의 몫이다. 채 교수는 "최종적인 판단은 결국 의사가 해야 한다"며 "진료 흐름을 효율적으로 만드는 데 도움을 받는다고 생각한다"고 말했다. 그가 보여준 화면에서도 AI 분석 결과는 원본 영상 뒤에 배치돼 있었다. 의사가 먼저 판독한 다음 AI 결과로 재확인하도록 한 것이다. 그는 "선입견을 갖지 않기 위해 뒤쪽에 붙도록 했다"며 "AI가 표시했다고 다 암은 아니고, 표시하지 않았다고 암이 아니라고 단정할 수도 없다"고 강조했다.</p> <p contents-hash="44ff988d949fb305e8d1327e9ef57a60759146dd06e9d63380bfbc13ac697f95" dmcf-pid="5yLljmfzli" dmcf-ptype="general">영상에 환자의 과거 검사와 임상 정보를 함께 반영하는 것이 다음 과제다. 현재 그가 활용하는 AI는 촬영 당일의 영상을 분석한다. 반면 의사는 과거 영상과 비교하고 증상과 병력도 함께 살펴본다. 그는 "실제 판독 환경에서는 과거 검사와 비교하는 것이 중요하다"며 "환자의 증상과 병력 같은 임상 정보가 반영되면 훨씬 더 도움이 될 것"이라고 설명했다.</p> <p contents-hash="17971379c574192d5794588f9e530772bdf985c95cecf3bb8cec5b03e9c47ace" dmcf-pid="1zCpT5aehJ" dmcf-ptype="general">의료 AI는 현재 병변을 찾아주는 진단 보조에서 향후 발병 위험을 예측하는 방향으로도 개발되고 있다. 루닛은 유방촬영 영상을 분석해 향후 5년 내 유방암 발생 가능성을 예측하는 '루닛 인사이트 리스크'의 미국 시판 전 허가를 지난해 12월 신청했다.</p> <p contents-hash="bfd680238d27f4644430de30c8d2f26f542c22a6a4fc0227802262c526a51f4f" dmcf-pid="tqhUy1Ndld" dmcf-ptype="general">채 교수는 "암이 진단되기 몇 년 전 영상을 분석했을 때 사람 눈에는 잘 보이지 않지만 AI가 이후 암이 생긴 위치를 미리 찾아낸 연구 결과도 있다"며 "앞으로 생길 유방암의 위험도를 예측하고 과거 영상과 비교하는 기능이 실제 진료에 적용되면 훨씬 더 도움이 될 것"이라고 말했다. </p> <p contents-hash="177f74c6311e7366de567bd00efbee45ff4385a06d3319e03cf1d229d3dbb867" dmcf-pid="FBluWtjJhe" dmcf-ptype="general">[왕해나 기자]</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 매일경제 & mk.co.kr. 무단 전재, 재배포 및 AI학습 이용 금지</p> 관련자료 이전 등급분류 게임서 환전상 활개…‘기부하기’ 악용한 현금화 적발 10-12 다음 삼성월렛 손잡은 수이…스테이블코인 송금 넘어 탈중앙화 확장 10-12 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
