간질성 폐렴에 대한 인공지능(AI) 기반 진단 지원 기술
간질성 폐렴에 대한 인공지능(AI) 기반 진단 지원 기술
  • 최창현 기자
  • 승인 2019.04.14 09:10
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도쿄대와 후지필름 공동 연구팀, 인공지능(AI) 기반 소프트웨어와 망막 불투명도, 지상 유리 불투명도 및 벌집 폐와 같은 7가지 유형의 병변, 간질성 폐렴의 병변을 정량화하고 시각화를 위해 자동 분류 및 측정하고 폐 영역을 12 개 영역으로 나누어 각각 영역의 병변 및 부피의 비율을 보여줌으로써 임상의가 폐 영역의 병변 분포 및 진행 정도를 자세히 검사할 수 있도록 한 것
사진은 동일 환자의 과거와 현재 검사 이미지로 A: 과거 검가 이미지 B: 현재의 검사 이미지 C: 과거와 현재 검사 이미지에서의 정상폐의 용적 그래프 D: 과거와 현재 각 영역 별 용적의 비교 그래프
사진은 동일 환자의 과거와 현재 검사 이미지로 A: 과거 검가 이미지 B: 현재의 검사 이미지 C: 과거와 현재 검사 이미지에서의 정상폐의 용적 그래프 D: 과거와 현재 각 영역 별 용적의 비교 그래프

후지필름(Fujifilm)과 교토대학(University of Tokyo) 대학원 의과학연구과 히로시 토요히로 교수(Professor Toyohiro Hirai)는 인공지능(AI)을 이용한 기술을 공동으로 개발하고, 간질성 폐렴의 병변을 고도의 정밀도로 시각화했다고 지난 9일 발표했다. 또 후지필름은 이 기술을 일본에서 임상 사용을 위한 시스템 솔루션에 통합할 수 있는 진단 이미징 지원 기술을 2021년 3월까지 적용하기로 했다.

일반적으로 간질성 폐렴은 난치성 질환으로 폐 세포와 세포 사이의 간질조직에 염증이 발생한 병증을 말하며, 간질성폐렴의 경우 급성과 만성으로 크게 구분을 할 수 있다. 급성 간질성폐렴은 섬유화 할 새도 없이 염증이 폐 조직에 갑자기 확산되면서 호흡곤란과 함께 생명이 위험해질 수도 있으며, 급성이 만성으로 전환되거나 만성 간질성폐렴으로 병증이 시작되면 점차적으로 염증 손상을 반복한 폐 조직이 단단하게 굳는 섬유화가 진행되면서 남아있는 폐 조직만으로 호흡이 불가능하게 돼 호흡부전과 함께 사망하게 되는 병증이다.

이처럼 간질성 폐렴은 쉽게 치료가 매우 어려운 특발성 폐섬유증(IPF Idiopathic pulmonary fibrosis)은 흉부 CT 촬영으로 IPF 진단이 가장 유용한 검사 중 하나이다. 그러나 IPF에서의 CT 영상은 복잡하고 다양한 종류의 비정상적인 이미지(그림자 등)를 보여 주므로 초기 단계에서 진단을 확인하기가 매우 어렵다. 또한 IPF는 질병이 진행됨에 따라 CT 영상에서 병변의 점진적인 변화를 보이고 때로는 예후가 나빠지는 급성 악화(acute exacerbation)라고 하는 급격한 변화를 나타내는 것으로 초기 단계에서 급성 악화의 징후를 감지하는 것이 매우 중요하다.

정상 폐와 구조 특징이 다른 간질성 폐렴에 걸린 폐에서도 고정밀 자동 추출

이번에 개발된 기술은 폐 영역의 기관지, 혈관 및 정상 폐를 식별할 수 있는 인공지능(AI) 기반 소프트웨어와 망막 불투명도, 지상 유리 불투명도 및 벌집 폐와 같은 7가지 유형의 병변, 간질성 폐렴의 병변을 정량화하고 시각화를 위해 자동 분류 및 측정하고 폐 영역을 12 개 영역으로 나누어 각각 영역의 병변 및 부피의 비율을 보여줌으로써 임상의가 폐 영역의 병변 분포 및 진행 정도를 자세히 검사할 수 있도록 한 것이다.

후지필름은 지난해 봄, 교토 대학 의과 대학 대학원 호흡기 의학과 히라이 토요 히로 교수와 공동으로 이 기술 개발 공동 연구를 시작했다. 간질 성 폐렴의 병변을 분류하고 수치화하기 위해 교토대학이 보유한 임상 사례 데이터에 자사의 이미지 분석 AI 기술과 CT 영상에서의 장기 자동 추출 등 AI 기술을 활용하여 진단을 지원하는 AI 플랫폼 ‘시냅스 사이 뷰어(SYNAPSE SAI viewer)을 적용했다.

이처럼 간질성 폐렴 환자의 흉부 CT 영상에서 발견되는 여러 가지 비정상적인 불투명도를 분류하고 정량화하는 이 새로운 기술은 수많은 임상 적 가능성을 가지고 있으며, 응용 프로그램으로는 간질성 폐렴의 영상 진단 지원, 질병 진행의 객관적인 평가를 위해 CT 이미지의 불투명도 변화를 정량화시켰으며, 12 개의 폐 영역 각각에서 병변을 검사하여 환자의 상태를 상세하게 평가한다.

또한 치료의 효과성에 대한 객관적이고 정량적인 평가와 신약 임상 시험에서 치료 효능을 평가하기 위한 새로운 지표 적용할 수 있으며, 임상 병리학 연구 및 간질성 폐렴의 예후 예측이 가능해 졌다.

후지필림은 의료 진단 이미징 지원, 의료 현장에서의 작업 흐름 촉진 및 의료 장비 유지 보수 서비스 제공에 사용할 수 있는 인공지능 기술 개발에 노력해 왔다며, 이러한 영역에서 새롭게 개발된 AI기술을 ‘릴리(REILI)’라는 브랜드 이름으로 공급될 것이며, 의학적 최전선에서 다양한 요구와 워크 플로우를 충족시키는 솔루션을 제공하기 위해 사내 기술 개발을 계속하고 첨단 AI기술을 사용하여 진단 이미징과 의사를 지원하고 워크 플로우를 간소화하기 위한 솔루션 개발을 더욱 가속시킨다고 밝혔다.

한편 간질성 폐렴은 염증과 폐의 경화를 포함하는 질병의 일반적인 용어로, 진폐증(석면으로 인한 것)과 특별한 원인이없는 것(예 : 특발성 간질)과 같은 명확하게 정의 된 원인을 포함한 광범위한 조건을 망라하며, 특발성 폐 섬유증(IPF)은 특발성 간질성 폐렴에서 가장 흔한 유형이며, 발병률은 100,000 명당 2.23이며, 10 만명 당 10.0이다(출처: "Hokkaido Study (Natsuizaka M, 외, Am J Respir Crit Care Med 2014; 190 : 773-779).


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