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뷰노, RSNA서 의료 AI 기술 임상적 유효성 발표
기사입력 : 19.12.09 16:14
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  • | 흉부질환·전립선암·폐암 등 AI 진단 연구결과 소개
박현호 메디컬 디렉터가 발표를 하고 있다.
|메디칼타임즈=정희석 기자| 의료 인공지능(AI) 솔루션 전문기업 뷰노(대표 이예하)가 이달 1일부터 6일까지 미국 시카고에서 열린 ‘제105회 북미영상의학회’(RSNA 2019)에서 뷰노메드 솔루션을 앞세워 의료 AI 기술력을 선보였다.

다양한 의료 AI 연구결과가 발표된 올해 RSNA는 AI 전문기업 전시로만 구성된 AI 쇼케이스를 별도로 운영하는 등 AI 대한 높은 관심이 돋보였다.

또 뷰노를 비롯한 한국 토종 의료 AI 기업 약 10개가 참가해 AI 기술력을 공개했다.

특히 뷰노는 참여기업 방향성과 성과를 발표하는 AI 시어터 세션과 까다로운 심사를 거쳐 선정된 연구결과를 소개하는 학술 발표 세션을 통해 세계 의료 AI 시장에서의 확고한 입지를 다졌다.

더불어 최신 뷰노메드 의료 AI 솔루션을 직접 시연할 수 있도록 구성된 전시부스는 많은 방문자가 방문해 인산인해를 이뤘다.

성진경 의학 이사가 RSNA 2019 AI 시어터에서 발표를 하고 있다.
뷰노 성진경 의학 이사·영상의학 전문의와 박현호 메디컬 디렉터는 지난 2일 열린 AI 시어터 발표에서 의료 AI를 선도하는 지난 성과와 비전을 소개했다.

해당 세션에서는 뷰노 진단보조 플랫폼 뷰노메드의 개발 과정 및 현황과 향후 계획이 공개됐다.

또 각 제품별 ▲목적 ▲성능 ▲검증 과정에 대해 소개하고, 전 과정에서 얻은 학문적 성과 및 국내 최초로 식약처 허가를 받은 AI 의료기기로서의 상용화 경험을 소개해 많은 청중의 관심을 이끌었다.

더불어 안과·병리 등 기타 의료 영상 및 생체신호 분석 분야에서 개발 중인 제품 라인업을 기반으로 진단보조를 넘어 조기 검진 및 치료 결정까지 임상 적용 분야를 확장하고 의학분야 발전을 위한 연구 플랫폼으로서의 기업 비전도 제시했다.

성진경 의학 이사는 “모든 뷰노메드 솔루션은 의료진의 임상적 판단에 대한 효율성과 정확도 향상뿐 아니라 의료진 및 환자 간 의사소통을 증진하는 것을 목표로 개발됐다”며 “임상 증례 연구를 위한 데이터베이스로 활용할 수 있는 플랫폼 개발에도 중점을 두고 있다”고 설명했다.

정원모 연구원이 연구결과를 발표하고 있다.
정원모 연구원은 지난 2일 학술발표 세션에서 ‘딥러닝 기반 전립선암 자동 분할 mp MRI 진단 기술: 비뇨기 영상의학전문의와 판독 성능 비교’(Deep Learning-Based Automated Segmentation of Prostate Cancer on Multiparametric MRI: Comparison with Experienced Uroradiologists)를 주제로 발표했다.

해당 세션에서는 다중 파라미터 MRI(mp MRI)와 병리조직검사 결과 비교로 획득한 정확한 병변 위치를 바탕으로 mp MRI 데이터만으로 전립선암을 분할하는 알고리즘 개발 과정과 주요 성능이 소개됐다.

연구에 따르면, 뷰노 AI 기반 전립선 암 자동 분할 솔루션은 고도로 숙련된 비뇨기 영상의학전문의와 유사한 판독 성능을 보였다.

추후 다기관 내 다양한 MRI에서 획득한 의료 영상 관련 개발 및 검증을 통해 뷰노의 전립선 영상 분석 솔루션이 상용화될 것으로 기대된다.

정원모 연구원은 “이번 연구결과는 뷰노 솔루션을 통해 전립선암 조직의 전체 절제가 불가피했던 치료과정을 근본적으로 변화시켜 환자 삶의 질을 향상시킬 수 있는 가능성을 시사한다”고 설명했다.

배웅 선임연구원이 연구결과를 발표하고 있다.
이어 배웅 선임연구원은 지난 3일 ‘국제 다기관에서 시행된 흉부 X선 영상 기반 주요 비정상 패턴 조합을 학습한 딥러닝 모델의 주요 흉부질환 판독 성능 평가’(Evaluation of the Performance of Deep Learning Models Trained on a Combination of Major Abnormal Patterns on Chest Radiographs for Major Chest Diseases at International Multi-Centers)를 주제로 발표했다.

발표에 따르면, 뷰노 흉부 X선 관련 딥러닝 모델이 학습한 ▲폐 결절 ▲경화 ▲간질성 음영 ▲흉막 삼출 ▲기흉 등 주요 흉부 비정상 소견들의 조합을 통해 직접적으로 학습하지 않은 결핵이나 폐렴과 같은 주요 감염성 흉부질환을 높은 정확도로 탐지할 수 있음을 증명했다.

이 연구결과를 기반으로 후속 진행 중인 추가 비정상 소견 학습을 통해 뷰노 AI 모델이 보다 다양한 흉부 소견 및 질환들을 탐지하고 그 결과를 의료진과 환자에게 전달할 수 있을 것으로 기대된다.

배웅 선임연구원은 “관련 연구결과를 바탕으로 식약처 허가를 받았던 뷰노메드 흉부 X-ray의 비정상 소견 종류를 확대해 다양한 소견과 질환들에 대한 탐지가 가능한 방향으로 2차 인허가를 신청할 예정”이라고 밝혔다.

박현호 메디컬 디렉터가 연구결과를 발표하고 있다.
한편, 지난 3일 박현호 메디컬 디렉터는 ‘위음성 수검자를 줄이기 위한 딥러닝 기반 컴퓨터 보조 탐지 알고리즘 활용: 건강검진센터에서의 예비 연구결과’(A Deep Learning-Based CAD that Can Reduce False Negative Reports: A Preliminary Study in Health Screening Center)에 대해 발표했다.

박현호 메디컬 디렉터는 이 자리에서 폐암 검진 목적의 저선량 CT 촬영에서 위음성률을 낮추기 위한 컴퓨터 보조 폐결절 탐지 알고리즘 활용 가능성을 평가한 결과를 소개했다.

연구에 사용된 딥러닝 기반 폐결절 탐지 알고리즘은 최초 판독상 정상으로 보고됐던 환자 9952명 중 결절이 있었던 환자 269명을 발견했다.

이 가운데 10명의 환자는 폐암 검진 판정 기준에 따라 면밀한 추적 관찰이 필요했던 경우로 확인됐다.

관련해 박현호 메디컬 디렉터는 “정상으로 판독된 환자에서 확인되지 않았던 결절을 뷰노 폐결절 탐지 알고리즘이 탐지함으로써 유용한 진단 보조 소프트웨어로서의 역할을 수행할 수 있을 것으로 기대된다”고 평가했다.
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