폐암, 혈액암 진단 정확도 85% 기록
해당 솔루션은 2종의 암에 대해 PET-CT 전신 양전자 단층 영상을 분석해 종양과 정상 장기를 구분하고 PET 영상 정량지표를 자동으로 추출할 수 있는 기능을 갖추었다.
18FDG PET-CT를 통해 병변의 대사정도에 대한 정량적 측정값 산출, 병변의 악성여부 등 정성/정량적 평가를 수행할 수 있지만, 실제 임상 환경에서는 다양한 지표를 활용하기 보다 종양대사의 최대값 정도만을 활용하고 있다. 이번 개발한 AI진단시스템이 실용화 된다면 종양환자들의 병기설정, 치료반응평가 및 예후예측 등 임상적 실효성이 더욱 높아질 것으로 예상된다.
연구팀은 한국정보화진흥원(NIA)이 주관하는 AI학습데이터 구축사업자로 선정되어 2021년 6월부터 12월까지 서울대병원본원, 분당서울대병원, 아산병원, 세브란스병원, 서울성모병원, 국립암센터 등에서 폐암 및 혈액암 환자와 정상인의 18FDG PET-CT 영상 데이터 5,900건을 수집해 데이터를 구축하였으며, 3차원 이미지 분할이 가능한 딥러닝 모델을 개발하여 학습시켰다.
개발된 AI 모델의 폐암과 혈액암 진단 정확도는 모두 85%로 나타났다. AI모델의 성능을 평가하는 '곡선 하면적(Area Under the Curve, AUC)' 점수는 0.850으로 나타나 실제 임상에 적용할 수 있는 우수한 결과를 보였다.
에이아이더뉴트리진 이동훈 전무(AI디지털 총괄)는 "이번 AI모델은 PET-CT영상을 3차원으로 인식하고, 종양대사가 항진된 Volume의 측정 및 전체 종양의 포도당 섭취 평가 등의 정량적 지표 산출이 가능하다는 점에 의의가 있으며, 이번 모델의 상용화 작업과 더불어 향후 18FDG PET-CT와 관련된 모든 질환의 자동 판독을 목표로 연구할 계획"이라고 말했다. 또한, PET CT AI진단시스템의 상업적 응용 고도화를 위해 해외소재 병원들과 공동연구프로젝트도 확대할 계획이라고 밝혔다.
유정아기자 yuangela@dt.co.kr
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