하버드의대 연구진, 591명 환자 대상 비교 분석 결과
루닛 인사이트 CXR 진단 결과 흉부 CT 30%까지 감소
의료 인공지능(AI)을 제대로 활용하면 꼭 필요한 CT(전산화단층촬영) 검사를 놓치지 않는 동시에, 불필요한 검사를 크게 줄일 수 있다는 연구 결과가 나왔다.
이는 의료 AI의 의료경제적 효율성를 보여주는 결과라는 점에서 향후 상용화 및 저변 확대에 영향을 줄 수 있을 것으로 전망된다.
하버드의대 메사추세츠종합병원 연구진은 의료 AI가 CT 검사의 효율성에 미치는 영향에 대한 연구를 진행하고 이를 유럽영상의학회지(European Radiology)를 통해 발표했다.
특히 이번 연구는 지난해 미국의사협회지(JAMA)에 실린 루닛 인사이트 CXR의 효용성 연구에 대한 확장판이다.
하버드의대와 루닛간에 공동으로 이뤄진 당시 연구에서는 루닛의 인사이트 CXR이 흉부 X레이에서 폐암을 유발할 수 있는 악성 폐 결절을 정확하게 검증할 수 있다는 것을 입증했다.
이번에 이뤄진 하위 분석 연구는 과거 정확도에 초점을 맞췄던 것에서 넘어 인사이트 CXR이 실제 의사들의 판독 효율성에 영향을 주는지에 주목했다.
하버드의대대 소속 3명의 영상의학과 전공의와 5명의 영상의학과 전문의 등 8명의 전문가가 참여해 실제 의사들의 판독 결과와 인사이트 CXR의 결과를 비교 분석하며 효율성을 분석한 것이다.
실제로 연구진이 미국 국가폐암검진연구(National Lung Screening Trial)에 참가한 519명의 흉부 엑스레이 진단 데이터를 분석한 결과 AI를 활용한 분석은 의사와 환자 모두에게 효율적인 수단이 될 수 있다는 가능성을 입증했다.
연구에 참여한 의사들은이 CXR을 활용한 결과 폐암 위험이 있을 수 있는 환자에게 흉부 CT 검사를 28% 더 추천했으며 암 음성 환자에게 불필요한 흉부 CT 검사를 약 30% 더 적게 권고한 것이다.
하버드의대 영상의학과 마누딥 칼라(Mannudeep K. Kalra) 교수는 "AI를 사용하면 흉부 엑스레이에서 폐 결절을 정확하게 검출할 뿐만 아니라 흉부 CT 검사를 굳이 받지 않아도 되는 환자를 걸러낼 수 있다는 의미"라고 설명했다.
이어 그는 "이번 연구는 AI를 제대로 활용한다면 환자들이 불필요한 방사선 노출을 피하는 동시에 높은 의료 비용을 지불하지 않아도 되는 혜택을 얻을 수 있을 것을 보여준다"고 말했다.
루닛은 이러한 성과가 350만 장 이상의 의료 데이터를 학습해 폐 결절 및 경화, 기흉을 비롯한 9가지 주요 흉부 질환을 높은 정확도로 검출하는 인사이트 CXR의 경제적 효율성을 의미한다고 평가하고 있다.
루닛 서범석 대표는 "흉부 엑스레이는 폐암을 진단할 수 있는 1차 진단 도구이지만 3차원인 인체 구조를 2차원 이미지로 나타낸다는 특성 때문에 한계가 있던 것이 사실"이라며 "이번 연구는 루닛 인사이트 CXR을 통한 정확한 분석이 환자에게 보다 더 정확하고 효율적인 진단을 제공하는 데 도움이 될 수 있다는 것을 보여준다"고 전했다.
또한 그는 "이는 잠재적인 암을 조기에 예방하는 동시에 추가 검사가 필요하지 않은 환자의 시간과 비용을 절약할 수 있는 도구로 활용이 가능하다는 것"이라고 밝혔다.
이는 의료 AI의 의료경제적 효율성를 보여주는 결과라는 점에서 향후 상용화 및 저변 확대에 영향을 줄 수 있을 것으로 전망된다.
하버드의대 메사추세츠종합병원 연구진은 의료 AI가 CT 검사의 효율성에 미치는 영향에 대한 연구를 진행하고 이를 유럽영상의학회지(European Radiology)를 통해 발표했다.
특히 이번 연구는 지난해 미국의사협회지(JAMA)에 실린 루닛 인사이트 CXR의 효용성 연구에 대한 확장판이다.
하버드의대와 루닛간에 공동으로 이뤄진 당시 연구에서는 루닛의 인사이트 CXR이 흉부 X레이에서 폐암을 유발할 수 있는 악성 폐 결절을 정확하게 검증할 수 있다는 것을 입증했다.
이번에 이뤄진 하위 분석 연구는 과거 정확도에 초점을 맞췄던 것에서 넘어 인사이트 CXR이 실제 의사들의 판독 효율성에 영향을 주는지에 주목했다.
하버드의대대 소속 3명의 영상의학과 전공의와 5명의 영상의학과 전문의 등 8명의 전문가가 참여해 실제 의사들의 판독 결과와 인사이트 CXR의 결과를 비교 분석하며 효율성을 분석한 것이다.
실제로 연구진이 미국 국가폐암검진연구(National Lung Screening Trial)에 참가한 519명의 흉부 엑스레이 진단 데이터를 분석한 결과 AI를 활용한 분석은 의사와 환자 모두에게 효율적인 수단이 될 수 있다는 가능성을 입증했다.
연구에 참여한 의사들은이 CXR을 활용한 결과 폐암 위험이 있을 수 있는 환자에게 흉부 CT 검사를 28% 더 추천했으며 암 음성 환자에게 불필요한 흉부 CT 검사를 약 30% 더 적게 권고한 것이다.
하버드의대 영상의학과 마누딥 칼라(Mannudeep K. Kalra) 교수는 "AI를 사용하면 흉부 엑스레이에서 폐 결절을 정확하게 검출할 뿐만 아니라 흉부 CT 검사를 굳이 받지 않아도 되는 환자를 걸러낼 수 있다는 의미"라고 설명했다.
이어 그는 "이번 연구는 AI를 제대로 활용한다면 환자들이 불필요한 방사선 노출을 피하는 동시에 높은 의료 비용을 지불하지 않아도 되는 혜택을 얻을 수 있을 것을 보여준다"고 말했다.
루닛은 이러한 성과가 350만 장 이상의 의료 데이터를 학습해 폐 결절 및 경화, 기흉을 비롯한 9가지 주요 흉부 질환을 높은 정확도로 검출하는 인사이트 CXR의 경제적 효율성을 의미한다고 평가하고 있다.
루닛 서범석 대표는 "흉부 엑스레이는 폐암을 진단할 수 있는 1차 진단 도구이지만 3차원인 인체 구조를 2차원 이미지로 나타낸다는 특성 때문에 한계가 있던 것이 사실"이라며 "이번 연구는 루닛 인사이트 CXR을 통한 정확한 분석이 환자에게 보다 더 정확하고 효율적인 진단을 제공하는 데 도움이 될 수 있다는 것을 보여준다"고 전했다.
또한 그는 "이는 잠재적인 암을 조기에 예방하는 동시에 추가 검사가 필요하지 않은 환자의 시간과 비용을 절약할 수 있는 도구로 활용이 가능하다는 것"이라고 밝혔다.