대한결핵 및 호흡기학회 제공
컴퓨터단층촬영(CT) 사진으로 폐 기능을 예측해 만성폐쇄성폐질환(COPD)을 조기 진단할 수 있는 길이 열렸다.
이세원(호흡기내과)ㆍ김남국(융합의학과) 서울아산병원 교수 공동 연구팀은 2015~2018년 건강검진을 받은 1만6,148명의 저선량 흉부 CT 검사 결과와 폐 기능 검사 결과를 학습시켜 90% 이상의 정확도로 폐 기능을 예측하는 인공지능(AI)을 개발했다.
COPD는 장기간 흡연이나 가스 노출로 기관지가 좁아지거나 폐포가 손상되면서 폐 기능이 떨어져 결국 숨쉬기 힘들어지는 질환이다.
세계보건기구(WHO)가 꼽은 2019년 10대 사망 원인 중 3위를 차지할 정도로 치명적이다. 하지만 진행 속도가 느린 데다 초기 증상이 없어 조기 발견하기 어렵다.
호흡곤란 증상이 발현될 정도로 폐포가 손상되면 회복할 수 없다. 조기 발견해 되도록 손상 속도를 줄이는 게 최선책이다.
하지만 COPD 진단에 쓰이는 폐 기능 검사는 국가건강검진 항목에 포함돼 있지 않고, 특별한 증상이 없으면 개인적으로도 받는 경우가 드물었다.
연구팀은 상대적으로 일반인들이 많이 받는 저선량 흉부 CT 검사 결과로 폐 기능이 떨어진 환자들을 구별해내는 알고리즘을 고안했다.
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 나뉜다.
연구팀이 개발한 AI는 두 수치를 각각 93%, 90%의 정확도로 예측해냈다.
두 수치를 활용해 COPD 고위험군 여부를 판단할 수 있는 지표(FEV1/FVC)도 85% 정확도로 예측했다.
저선량 흉부 CT 검사는 폐암ㆍ폐결절ㆍ기흉 등 폐의 구조적인 상태를 진단하기 위해 사용되는 검사법이다.
일반 건강검진 때 많이 시행될 뿐만 아니라 국가에서도 54~74세 남녀 중 폐암 발생 고위험군을 대상으로 2년에 한 번 저선량 흉부 CT 검사를 지원하고 있다.
김남국 교수는 “CT 검사에서 나타나는 폐의 해부학적 특징과 폐 기능과 연관성에 대한 선행 연구는 있었지만 딥러닝을 통한 AI 알고리즘을 활용해 CT 영상만으로 폐 기능을 예측하는 연구는 아직 시작 단계여서 이번 연구의 의미가 크다”고 했다.
이세원 교수는 “COPD는 흡입제 사용만으로 완치가 어려워 조기 발견해 흡연 등 생활 습관을 교정하고 악화를 최대한 늦추는 것이 중요하다”며 ‘초기 증상이 없는 COPD 위험 환자들을 조기 진단할 수 있는 방법을 지속적으로 연구하겠다”고 했다.
연구 결과는 북미영상의학회가 발간하는 영상의학 분야 국제 학술지 라디올로지(Radiology) 최근호에 실렸다.
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