폐암은 전 세계적으로 사망원인 1위를 차지하는 대표적인 암 질환으로 폐암 사망률이 높은 이유는 조기 발견이 어렵기 때문이다. 따라서 조기에 진단해 빠르게 치료하는 것이 환자의 생존율을 높이는데 아주 중요하다.

이러한 상황에서 전북대학교병원(병원장 조남천) 교수팀이 폐암 진단용 인공지능(AI) 소프트웨어를 개발, 조기 폐암 진단의 길을 활짝 열었다.

이 AI 소프트웨어를 활용할 경우 CT상 보이는 2 cm이하의 작은 폐 결절에 대해서도 빠르고 정확하게 폐암을 감별해 낼 수 있어 조기 폐암의 진단에 도움을 받을 수 있다는 연구 결과가 나왔다.

전북대병원 영상의학과 채금주·진공용 교수와 캐나다의 서스캐처원 공과대학의 고석범 교수가 함께 연구하고 개발한 이 인공지능 소프트웨어는 영상의학과의사도 진단하기 어려운 결절을 집중적으로 학습시킨 결과물이다.

‘CT-lungNET’이라는 이름의 이 AI 소프트웨어는 CT 한 장당 0.9초 라는 짧은 시간에 85%의 정확도 (AUC: 0.85)로 폐암을 감별해 내어 기존 알렉스넷(AlexNET)에 비해 10배 가량 빠르면서 더 정확한 것으로 입증 되었으며, 의사들도 쉽게 진단하기 어려운 조기폐암을 진단하는 데에 도움이 된다는 면에서 그 의의가 있을 것으로 판단된다.

해당 논문은 CT영상에서 2cm 이하의 작은 폐 결절에 대한 인공지능 연구로, 비영상의학과 의사 4명, 그리고 영상의학과 의사 4명에게 먼저 폐 결절에 대한 진단을 내리게 한 후 CT-lungNET의 결과를 알려주고 폐암 진단 여부를 다시 하도록 설계됐다.

그 결과, 비영상의학과 의사들에게 조기 폐암 진단률이 평균 13% 증가하였고, 영상의학과 전문의들 중 일부에서 7%까지 정확도가 증가하였다.

이 연구의 주저자인 채금주 교수는 “CT에서 발견된 2cm 이하의 작은 결절의 경우 비영상의학과 의사가 폐암으로 진단하기 어렵다. 이런 경우 조기 폐암의 진단에 새로 개발된 CT-lungNET AI 소프트웨어가 도움이 될 것으로 생각된다.”고 말했다.

그는 이어 “이번 연구는 CT를 이용한 조기 폐암 진단에 AI를 이용한 연구가 많지 않은데, 이를 실제적으로 임상에 활용해 본 연구라 그 의의가 크다”고 밝혔다.

한편, 이번 연구 결과는 과학기술논문 인용색인(SCI) 저널인 아카데믹 래디올로지 (Academic Radiology)에 ‘인공지능을 이용한 CT영상에서 2cm 이하의 작은 폐 결절의 분류: 예비 연구(Deep Learning for the Classification of Small (≤2 cm) Pulmonary Nodules on CT Imaging: A Preliminary Study)’ 라는 제목으로 지난 11월 25일자로 게재됐다.