국내 연구진이 소장 캡슐 내시경 영상 판독을 위한 딥러닝 알고리즘을 개발, 96%이상의 높은 판독 정확도를 기록했다. 캡슐내시경은 알약 모양의 캡슐을 입으로 삼켜 식도, 위장, 소장 등의 건강 상태를 촬영하고 이 영상을 분석, 판독해 소화기 질환 진단에 이용하는 기기다. 일반 내시경이 들어가기 힘든 소장을 관찰할 수 있어 원인 모를 복통, 설사, 출혈 및 빈혈의 원인, 용종, 궤양, 크론병과 소장종양 등 다양한 질환의 진단에 활용되고 있다. 이는 기존 연성케이블 내시경을 대체하는 혁신적 기술로 평가받는다. 캡슐내시경은 초당 수십 장의 정지 영상을 촬영, 8~12 시간 동안의 소화관 촬영으로 약 5만장 이상의 정지영상이 생성된다. 수 만장의 영상을 의사가 일일이 판독하는데 1~2시간의 장시간 소요된다. 또한 병변이 작거나 찍힌 영상 숫자가 적을 경우 판독자에 따라 진단 정확도가 떨어진다. 가톨릭대학교 여의도성모병원 이한희 교수 연구팀(서올성모병원 소화기내과 이보인 교수, 포항공대 산업인공지능연구소 이승철 교수)은 인간에 의한 기존 영상 판독의 한계를 극복하기 위해 영상 판독 딥러닝 알고리즘을 개발해 판독 정확도를 비교 분석했다. 연구팀은 2007년 5월부터 2
퇴행성 무릎관절염 말기에 이르면 인공관절수술을 선택하곤 한다. 닳아 없어진 연골을 제거하고 인공관절을 삽입해 대체하는 것이다. 문제는 부작용이다. 인공관절 치환술을 받은 환자의 5~15%가 수술 후 급성신장손상을 겪는 것으로 밝혀졌다. 심한 경우, 신장기능이 영구적으로 손상되는 말기 신부전에도 이를 수 있다. 이때, 환자 개개인의 특성을 파악해 급성신장손상 위험을 예측하는 프로그램이 국내 연구진에 의해 개발됐다. 서울대병원 정형외과 노두현 교수팀(이명철·한혁수 교수)은 무릎 인공관절수술 이후 급성신장손상 발생위험을 예측할 수 있는 인공지능 기반 웹 플랫폼을 개발했다고 16일 밝혔다. 연구팀은 서울대병원을 비롯한 분당서울대병원, 삼성서울병원에서 무릎 인공관절수술을 받은 환자 5757명의 데이터를 활용해 예측모델을 개발했다. 이는 무릎 인공관절수술에 따른 급성신장손상 위험을 다룬 최대 규모 연구이다. 노 교수팀이 개발한 예측모델은 무릎 인공관절수술을 앞두고 6개 변수(신체 등급, 성별, 마취 종류, RAAS 차단제, 트라넥사믹산, 크레아티닌)만 입력하면 신장손상 위험을 자동으로 계산한다. 또한, 입력된 변수 각각이 급성신장손상에 미친 기여도와 더불어, 위험을 낮
분당서울대병원이 오는 3월 13일 오전 9시부터 오후 1시까지 ‘제1회 의료인공지능센터 심포지엄’을 개최한다. 온라인 영상회의 프로그램 줌(Zoom)을 활용한 비대면 방식으로 진행된다. 이번 심포지엄에는 국내 의료인공지능 분야의 석학들을 초청해 의료인공지능 연구 동향 및 미래 발전 방향에 대해 논의할 뿐만 아니라, 의료인공지능센터에서 주관한 연구과제 발표를 통해 분당서울대병원 의료인공지능센터의 역할과 책임에 대해서도 명확히 정립할 계획이다. 심포지엄은 총 2개의 세션으로 나뉘어 세션1 ‘첨단 의료인공지능(The edge of medical AI)’, 세션2 ‘의료인공지능센터 연구과제 발표(Ongoing studies by Center for AI in Healthcare)’ 순으로 진행된다. 첫 번째 세션은 ▲의료 텍스트 데이터에 대한 인공지능 기술 연구(가톨릭대학교 고태훈 교수), ▲정밀 영상에 대한 인공지능, Artificial Intelligence for Precision Imaging(VUNO 정규환 CTO) 등의 전문가 강연으로 구성된다. 두 번째 세션은 의료인공지능센터 주관으로 선발된 분당서울대병원 의료진의 의료인공지능 연구에 대한 결과 발표가
서울대병원이 ‘수면 인공지능 경진대회(Sleep AI challenge)’를 개최한다. 서울대병원은 작년 9월, 인공지능 경진대회 플랫폼(MAIC, Medical AI Challenges)을 개발했다. 작년에는 ‘수술 중 저혈압 발생예측 모델 개발’을 주제로 첫 인공지능 경진대회를 성공적으로 마쳤다. 의료인은 AI를 통해 의료현장의 문제를 해결하고 싶어도 기술적인 한계에 부딪힐 수 있다. 반면 엔지니어는 의료분야 주제가 낯설뿐더러, 의료데이터에 접근할 수 있는 기회도 한정적이다. 그러나 경진대회를 통해 서로의 전문지식을 나누고 부족한 부분을 보완해 의료 AI 연구 활성화를 위한 토대를 구축할 수 있을 것으로 기대된다. 이번 수면 인공지능 경진대회의 과제는 ‘수면 데이터를 활용한 수면단계 예측모델 개발’이다. 참가자들은 수면다원검사 결과 이미지를 제공받는다. 수면다원검사는 수면 중 뇌파, 심전도, 호흡 등 생체 신호를 측정한다. 수면 단계를 분류하고 이상호흡을 파악해 수면 질환을 진단하는 기초 자료이다. 참가자들은 제공받은 이미지를 활용해 수면 단계(Wake, N1, N2, N3, REM)를 자동으로 분류하는 모델을 개발하게 된다. 총상금은 1000만 원으로
난청이 오래 지속된 환자의 뇌 MRI를 통해 뇌 특정 부위의 상관관계를 분석해보니 난청 기간이 길수록 청각 및 언어인지와 관련된 대뇌피질 위축 정도가 심해지는 것으로 나타나, 난청이 지속되면 뇌 기능이 떨어져 치매의 위험성이 높아진다는 가능성이 다시 한 번 증명됐다. 이와 함께 난청환자의 대뇌피질 변화 양상을 인공지능으로 계산하는 방법이 고안돼, 이를 활용한 인공와우 이식수술 결과 예측이 가능해져 이식수술을 고민하는 고도난청 환자들에게 도움이 될 전망이다. 서울아산병원 이비인후과 박홍주 교수팀은 미국 남가주대 신경과 연구진과 함께 서울아산병원에서 보청기로도 청력을 회복하지 못해 인공와우 이식수술을 시행한 성인 고도난청 환자 94명의 뇌 MRI(자기공명영상)와 대뇌피질이 정상인 환자 37명의 뇌 MRI를 비교했다. 치매 환자의 경우 대뇌피질의 위축이 관찰되는 것이 가장 대표적인 소견이다. 난청 환자에서 난청 기간이 길어질수록 청각과 언어인지를 관장하는 뇌 왼쪽 상부 측두엽을 포함한 많은 부위에서 대뇌피질 부피가 감소됨이 확인됐고, 특히 언어인지를 담당하는 대뇌피질의 위축 정도가 적을수록 인공와우 이식수술 결과가 좋은 것이 확인됐다. 그동안 청력손상이 뇌 기능
위양성율과 조직검사율 감소를 유도해 환자의 혼란과 불안을 덜고 불필요한 추가 검사로 인한 의료비 상승까지 방지할 수 있는 인공지능 소프트웨어를 활용한 진단모델이 개발됐다. 서울대병원 장정민·김수연 교수팀은 초음파 검사를 통해 보다 정확하게 유방병변을 감별할 수 있는 진단모델을 개발했다고 27일 밝혔다. 유방암은 위암, 대장암, 간암, 자궁경부암과 함께 ‘국내 5대 암’으로 불린다. 세계적으로 여성암 중 최다발생률을 보이며, 국내에서도 2010년 이후 지속적으로 유병률이 증가하고 있다.유방암은 유방촬영술을 통해 진단한다. 유방촬영술은 유방암 검진에 있어 가장 기본적인 검사법이지만, 치밀 유방인 경우 암을 놓칠 위험이 있다. 보다 정밀한 진단을 위해 유방초음파 검사를 병행할 수 있다. 다만, 유방초음파 검사는 치료를 필요로 하지 않는 양성종양을 많이 발견하고, 이를 유방암으로 오인할 수 있다. 이때 불필요한 조직검사에 따른 비용이 발생하거나 합병증 위험이 증가한다. 하지만 서울대병원 교수팀이 개발한 진단모델은 초음파검사에서 우연히 발견된 양성 종양이 유방암으로 오인되는 이른바 위양성 진단을 획기적으로 줄일 수 있는 것으로 나타났다. 비결은 인공지능을 활용한 컴퓨
삼성서울병원은 인공지능 기술을 토대로 코로나19를 비롯한 신규 감염병에 대응하는 실증랩을 개소했다고 28일 밝혔다. 인공지능 신규 감염병 대응 실증랩은 과학기술정보통신부에서 지난 7월 발표한 디지털 뉴딜 대표과제인 ‘데이터 댐’ 프로젝트의 일환으로 추진됐다. 삼성서울병원 등 전국 12개 병원(가천대길병원, 경북대학교병원, 계명대동산병원, 대구가톨릭대학교병원, 부산대학교병원, 삼성서울병원, 서울대학교병원, 순천향대학교병원, 영남대학교병원, 전남대학교병원, 전북대학교병원, 충남대학교병원)과 대한흉부영상의학회 회원기관들이 참여했다. 코로나19를 포함한 각종 감염병에 대한 의료영상 및 임상데이터를 수집하고 있으며, 인공지능을 이용한 포괄적인 의료영상 및 임상데이터 분석기술의 연구 기반을 다져나갈 계획이다. 또 감염병에 대한 정밀한 예후예측 시스템을 확립하고 인공지능 의료 소프트웨어를 개발하여 보급하기로 했다. 대한흉부영상의학회 김윤현 회장은 “대한흉부영상의학회는 코로나19 및 기타 감염병의 극복을 위한 중요한 데이터 플랫폼 구축에 협력하게 된 것을 기쁘게 생각한다”면서 “이번 컨소시엄을 통해 전세계적으로 당면한 감염병 위기에 대응할 솔루션을 제공할 수 있을 것으로
서울대병원이 ㈜루닛과 함께 개발한 흉부X선 인공지능 진단시스템 ‘인사이트(Insight)’가 나날이 발전 중이다. 서울대병원 영상의학과 박창민, 남주강 교수는 인공지능 흉부X선 진단시스템 3세대를 개발했다고 18일 발표했다. 새로 개발한 3세대 진단시스템은 흉부X선영상에서 10가지(폐암, 폐결절, 폐결핵, 폐렴, 기흉, 기복증, 종격동비대, 흉수, 폐섬유화, 심장비대) 질환 소견을 찾아낸다. 사실상 대부분의 폐·흉곽질환을 진단할 수 있는 것이다. 남주강 교수는 “3세대 인공지능 시스템은 10개 병변 각각의 이상소견 위치와 확률을 개별적으로 표기한다”며 “이전 세대 인공지능에서는 구현하지 못한 기술로, 판독문 자동 생성의 길을 연 셈이다“고 밝혔다. 진단시스템의 개발에 환자 10만여 명의 흉부X선 14만 6717장이 학습됐으며, 레즈넷 기반 콘볼루션 신경망을 응용했다. 특히 인공지능 시스템과 병원의 영상판독/열람 시스템과의 유기적 결합을 시도했다. 이번 연구는 폭넓은 검증을 거쳤다. 2개의 외부 검증 데이터셋을 이용한 검증 결과, 영상판독 전문가 못지않은 진단능력을 보였다. 진단능을 평가하는 AUROC(1에 가까울수록 우수) 측정 결과, 10개 이상소견 전부
천천히 커지는 피부암은 양성으로 오진되어 진단이 늦어지는 경우가 빈번하고, 치료 시기를 놓치면 간이나 폐 등 다른 장기로 전이되어 생명에 위협이 될 수 있다. 최근 딥러닝 기반의 AI(인공지능)알고리즘이 사진만으로 도합 43개의 피부암과 피부질환을 진단하고 종류를 판독하는 같은 조건에서 피부과 전문의와 동등한 수준의 성능이라는 연구 결과가 발표됐다. 서울아산병원 장성은 교수팀은 딥러닝(deep learning) 기반 AI알고리즘에 악성 및 양성의 피부암, 피부질환(43종의 피부종양 및 피부질환, 10,426케이스) 4만여 장의 사진을 학습시킨 후 피부암과 피부질환 검출 성능을 검증했다고 최근 밝혔다. 그 결과 사진만으로 진단하는 동일한 조건에서 AI알고리즘은 피부과 의사와 대등한 성능을 보였다. AI알고리즘은 66.9%의 민감도(실제 질병이 있을 때 질병이 있다고 진단할 확률)와 87.4%의 특이도(질병을 가지고 있지 않을 때 질병이 없다고 진단하는 확률)를 보였고, 피부과 전문의는 65.8%의 민감도와 85.7%의 특이도를 나타냈다. 피부암으로 의심되는 병변이 포함된 부위의 디지털 카메라 사진만 있으면 어디가 병변인지 아닌지 알고리즘이 찾아서 분석하기 때
환자를 치료하는 과정에서 닥치는 어려운 문제들을 인공지능의 도움으로 해결하려는 연구가 차근차근 진행되고 있다.서울대병원은 의료 AI 연구개발 활성화를 목표로 2018년부터 국가임상시험지원재단과 함께 임상 데이터 수집·분석 대회인 ‘코리아 임상 데이터톤(Korea Clinical Datathon)’을 준비해 왔다. 이를 토대로 ‘의료 인공지능 경진대회 플랫폼(MAIC, Medical AI Challenges)’을 개발하고 올해 경진대회를 개최했다. 서울대병원이 서울대학교와 공동 주최한 ‘제1회 2020 의료인공지능 경진대회’는 83개 팀, 250여 명이 참가했다. 본선에 오른 다섯 팀은 지난 6일부터 9일까지 치열한 경합을 벌였다. 대회 주제는 ‘수술 중 저혈압 발생 예측’으로 진행됐다. 서울대병원 수술장에서 수집한 3400여 건의 생체신호 데이터 세트를 이용해 저혈압이 발생할 가능성을 5분 전에 예측하는 알고리즘을 개발하는 것이다. 수술 중 저혈압이 발생하면 급성 신손상 및 심근손상 등의 합병증이 발생할 수 있다. 이를 예측해 선제적으로 대처한다면 저혈압 발생률을 약 4분의 1 수준으로 줄이는 것이 가능하다. 대상은 환자의 임상 정보와 생체신호를 통계적으로
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