간질성 폐이상은 일반인에게는 잘 알려져 있지 않는 폐 이상으로 흡연에 의해서 폐 간질에 손상이 있는 것을 의미한다.

대부분 호흡기 관련 증상이 없어서 통상적으로 흉부 CT로 우연히 진단을 하는 데 섬유성 폐이상으로 진단이 되는 경우 심한 호흡곤란을 유발하는 특발성 간질성 폐질환으로 진행될 수가 있다.

특히, 흡연자에서 간질성 폐이상의 진단이 늦어지면 진행성 폐기능 감소와 호흡 부전으로 인한 사망률 증가와 연관이 있어서 조기 진단이 매우 중요하다.

여기에, 전북대학교병원(병원장 유희철) 영상의학과 채금주, 진공용 교수팀이 세계 최초로 인공지능(AI)으로 간질성 폐이상 진단 가능성을 열었다.

연구팀은 55-74세의 흡연자에게 시행하고 있는 국가폐암검진 저선량 흉부 CT에서 폐암 외에 우연히 발견되는 간질성 폐이상을 인공지능을 이용하여 진단할 수 있음을 밝혀냈다.

현재 간질성 폐이상은 Fleischner Societys (흉부영상 국제, 다학제 의학회)에서 저선량 흉부 CT상 간질성 폐이상 소견이 전체 폐의 5%이상 발견되었을 때 의미있는 소견으로 진단을 하도록 제시하고 있다.

그러나 전체 폐 5%의 이상의 간질성 폐이상이란 기준이 영상의학과 전문의의 주관적인 판단에 의해서 결정되기 때문에 실제로 임상에 적용하기에는 매우 모호한 기준이었다.

이를 해결하기 위해서 연구팀은 전북대병원과 울산대병원에서 2017년 4월에서 2020년 12월까지 국가폐암검진을 시행한 3118명 흡연자의 저선량 흉부 CT를 분석하였으며 간질성 폐이상으로 진단된 저선량 흉부 CT를 인공지능을 이용하여 간질성 폐이상을 진단할 수 있는지 연구 하였다.

간질성 폐이상으로 진단된 대상자들의 경우 객관적으로 평균 5.8%의 간질성 폐이상이 있음을 증명하였다. 이와 더불어 더 중요한 것은 인공지능은 간질성 폐질환 소견이 1.8%만 있어도 객관적으로 조기에 진단 할 수 있었다.

진공용 교수는 인공지능을 이용한 흉부 질환 진단에 대한 연구를 수년 째 진행해오고 있으며 2019년도에 폐암을 조기에 진단할 수 있는 인공지능을 개발하여 발표한 이후 다양한 흉부 질환 진단용 인공지능 개발과 수 편의 인공지능 개발 논문을 발표한 바 있다.

한편, 이번 영구 성과는 영상의학과 글로벌 최고 저널인 Radiology에 '국가 폐암 검진 프로그램에서 CT상 간질성 폐 이상 소견: 유병률 및 딥러닝 기반 텍스처 분석(Interstitial Lung Abnormalities at CT in the Korean National Lung Cancer Screening Program: Prevalence and Deep Learning–based Texture Analysis-보기)'란 제목으로 지난 25일 게재됐다.