[메디칼업저버 박선재 기자] 서울아산병원 이세원(호흡기내과) 교수와 융합의학과 김남국 교수 · 박현정 연구원팀이 CT 분석해 COPD 위험 환자를 찾아내는 인공지능을 개발했다. 

연구팀은 2015년 1월부터 2018년 12월까지 건강검진을 받은 1만6148명의 저선량 흉부 CT 검사 결과와 폐기능 검사 결과를 학습시켜 CT 검사 결과로 폐기능이 떨어진 환자들을 구별해내는 인공지능 알고리즘을 만들었다.

폐활량 검사 결과는 숨을 최대로 들이마신 후 최대한 강제로 내뱉는 양인 ‘강제폐활량(FVC)’과 1초당 강제로 내쉴 수 있는 공기량인 ‘1초 간 노력 폐활량(FEV1)’으로 나눌 수 있는데, 연구팀이 개발한 인공지능이 두 수치 각각 93%, 90% 정확하게 예측해냈다.

또한 두 수치를 활용해 COPD 고위험군 여부를 판단할 수 있는 지표(FEV1/FVC)도 약 85%의 정확도로 예측해낸 것으로 나타났다.

김남국 교수는 “CT 영상에서 나타나는 폐의 해부학적 특징과 폐기능과의 연관성에 대한 연구들이 이전에 있었지만, 딥러닝을 통한 인공지능 알고리즘을 활용해 CT 영상만으로 폐기능을 예측하는 연구는 아직 시작 단계인 점에서 이번 연구 결과가 가지는 의미가 크다”고 말했다.

이세원 교수는 “만성폐쇄성폐질환(COPD) 치료법으로 여러 흡입제가 개발되고 사용되고 있지만, 흡입제 사용만으로 완치되기는 어렵다”며, “조기에 발견해 흡연 등 생활 습관을 교정하고 악화되는 것을 최대한 늦추는 것이 중요하기 때문에, 특별한 초기 증상이 없는 COPD 위험 환자들을 최대한 발견해 빠르게 치료받을 수 있는 진단법을 지속적으로 연구하겠다”고 밝혔다.

이번 연구는 북미영상의학회에서 발간하는 영상의학 분야 최고 권위 학술지 중 하나인 ‘라디올로지(Radiology, IF=29.146)’에 최근 게재됐다.