‘인공지능(AI) 기반 흉부 엑스레이 진단시스템(CAD)’과 ‘전자알림시스템(ENS)’의 결합 활용이 기흉 치료 시간의 단축 효과를 입증했다.
오시내 가정의학과 국민건강보험 일산병원 교수 연구팀(의료인공지능 임상실증연구 지원센터)은 14만여 명의 임상데이터를 분석한 결과를 미국영상의학회지(Journal of the American College of Radiology) 최근호에 게재했다고 23일 밝혔다.
기흉은 치료 시작 시간이 환자 예후에 직접적인 영향을 미치는 질환으로, 미국영상의학회에서 흉부 방사선 사진에 해당 소견이 있을 경우 환자 상태 악화를 방지하기 위해 영상의학과 전문의가 환자 주치의에게 수 분 이내 즉각적으로 알릴 것을 권고하고 있다.
하지만 실제 임상 현장에서 영상의학과 전문의가 흉부 방사선 사진을 즉각 해석하는 것이 항상 가능하지는 않아 진단이 지연되는 경우도 발생한다.
이에 오시내 교수 연구팀은 ‘AI 기반 흉부 엑스레이 진단 시스템(CAD)’ (루닛 인사이트 CXR)과 ‘전자 알림 시스템(ENS)’을 결합하였을 때 기흉 진단 및 의료진 간 의사소통을 개선할 수 있는지 확인하고자 했다.
이를 위해 건보 일산병원에 해당 시스템을 도입하고 CAD와 ENS를 함께 사용하는 그룹(33명의 의사)과 CAD만 사용하는 그룹(155명의 의사)으로 나눠 치료 시작 시간의 차이를 비교했다.
연구진은 일산병원 임상데이터 웨어하우스 i-DEA (Iisan Hospital-Data environment & analytics system)를 통해 2018년 1월부터 2023년 4월까지 환자 140,841명이 촬영한 60만3028건의 흉부 엑스레이 데이터를 분석했다.
그 결과, CAD와 ENS를 함께 사용한 그룹의 산소 공급 치료 시간은 평균 143.8분으로 CAD만 사용한 그룹 277.8분과 비교해 134분 차이를 보이며 유의미하게 짧았다. 반면, 흡인술 및 흉관 삽입술과 같은 침습적 치료 시작 시간에서는 두 그룹 간 유의미한 차이가 관찰되지 않았다.
오시내 교수는 “기존 연구들은 CAD 시스템의 기흉 검출률 개선 효과는 입증했지만 임상 결과에 미치는 영향은 알려진 바가 적었다”며 “CAD와 ENS를 결합해 CAD 단독 사용 대비 치료 시작 시간을 효과적으로 단축했음을 입증했으며 이는 기흉 진단과 치료 신속성을 개선해 임상 효율성을 높일 것으로 기대된다”고 말했다.
한편, CAD(computer-Aided Detection, 컴퓨터 지원 진단) 또는 Computer-Aided Diagnosis(컴퓨터 지원 진단/진단 보조)약어로 딥러닝 알고리즘을 활용해 흉부 X선, CT, MRI 등에서 이상 소견을 자동으로 탐지하는 시스템이다.
또 ENS(Electronic Notification System, 전자 알림 시스템)의 약어로 CAD 시스템이 흉부 X선에서 기흉(Pneumothorax)과 같은 이상 소견을 탐지하면 ENS가 영상의학과 전문의와 의뢰 의사에게 동시에 알림이 전송된다.
조재민 기자 (