학술학회  
코로나 AI 진단툴 나오나…빅데이터 영상 딥러닝 돌입
|흉부영상의학회 주도 전국 17개 대학병원 데이터 분석
이인복 기자 (news@medicaltimes.com)
기사입력 : 2020-11-25 05:45
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    • |CT 658개, X레이 1475개 취합중…"딥러닝 알고리즘 구축"
    |메디칼타임즈=이인복 기자| 코로나 바이러스 감염증 사태가 3차 파동을 예고하며 장기화되자 국내 의학자들이 전국 네트워크를 통한 빅데이터를 구축하고 나서 주목된다.

    의학회의 주도로 전국 코로나 환자들의 영상 자료를 모아 딥러닝 알고리즘을 마련하고 나선 것. 이를 통해 코로나 환자의 임상적 특성을 파악하는 동시에 인공지능 진단 등의 기반을 구축하겠다는 목표다.

    의학회 주도 전국 17개 대학병원 코로나 영상 빅데이터 수집 돌입

    24일 대한의학회 등에 따르면 대한흉부영상의학회는 전국 단위의 코로나 영상 데이터를 확보하는 빅데이터 구축에 들어간 것으로 확인됐다.

    국내 코로나 환자의 영상데이터를 한 곳으로 모으는 레지스트리 사업이 진행되고 있다.
    이를 위해 흉부영상의학회는 현재 서울대병원과 서울아산병원 등 대형병원을 비롯해 전국 17개 대학병원에서 코로나로 진단, 치료를 받은 환자들의 영상 자료를 취합중인 상태다.

    코로나가 장기화되면서 보다 면밀한 대응이 필요하다는 판단으로 영상 빅데이터를 구축해 임상적, 영상의학적 특성을 파악하기 위해서다.

    나아가 학회는 계속해서 추가되는 자료들을 딥러닝 알고리즘 형식으로 빅데이터 분석을 진행해 인공지능 진단의 기반을 만들겠다는 목표다.

    이를 위해 흉부영상의학회는 지난 3월 이사회를 통해 22명의 태스크포스(TF)팀을 구성해 데이터베이스를 구축하고 사진과 영상을 수집중인 상태다.

    일종의 전국적 코로나 환자 영상 코호트 레지스트리인 셈. 이 사업을 통해 현재 흉부영상의학회가 마련한 데이터베이스에는 국내에서 발생한 코로나 환자의 CT 영상 658개와 흉부 X레이 사진 1475개가 등록돼 있는 상황이다.

    이에 대한 자료들은 ISO 9001 인증을 받은 암호화 클라우드 플랫폼에 저장돼 익명화 처리가 끝난 상황으로 향후 모아지는 자료들도 이 레지스트리에 지속적으로 추가하게 된다.

    CT 영상 658개, X레이 1475개 확보…암호화로 빅데이터 구축

    흉부영상의학회는 이미 이렇게 모아진 자료를 통해 빅데이터 분석에 들어간 상태다. 오는 30일 Journal of korean medical science를 통해 이러한 코호트 구축 상황을 공유할 계획(doi.org/10.3346/jkms.2020.35.e413).

    흉부영상의학회 등은 레지스트리를 통해 빅데이터 구축 및 딥러닝에 들어간다는 방침이다.
    사전 공개된 초록에 따르면 코로나로 진단받은 환자들 중 70.1%이 CT 검사를 받은 것으로 확인됐다. 두번 이상 받은 환자는 20.9%였으며 3번 이상은 6.9%, 4번 이상은 1.7%를 차지했다.

    이들이 CT 검사를 받은 이유는 흉부 X레이 검사 결과 임상적으로 폐렴이 의심되는 경우돠 합병증이 의심되는 경우가 많았다.

    이들의 검사에 사용된 기기는 지멘스 제품이 86.5%로 대다수를 차지했다. 이어 GE헬스케어 제품이 9%였으며 캐논 메디컬이 2.7%, 필립스 제품이 1.8%였다.

    흉부 X레이의 경우 코로나 확진이 된 환자 중 95.2%가 한번 이상 촬영을 진행한 것으로 분석됐다. 두번 이상 촬영을 한 환자는 45.1%였고 3번 이상은 30.8%, 4번은 21.9%였다.

    가장 많이 활용된 기기는 DK메디컬의 이노비전이었고 이어서는 삼성전자의 GM85가 상당수를 차지했다.

    이러한 결과들을 바탕으로 흉부영상의학회는 아시아 최초이자 유일한 코로나 데이터베이스를 구축하겠다는 방침이다.

    또한 이러한 영상의학적 특성과 이해를 바탕으로 딥러닝 알고리즘을 구축해 코로나 악화 및 예후를 예측하는 것은 물론 향후 폐렴 등의 인공지능 진단을 위한 기반을 마련하겠다는 계획이다.

    흉부영상의학회는 "지속되는 빅데이터 구축을 통해 코로나 환자의 임상적, 역학적, 영상의학적 특성을 분석하는 동시에 코로나 장기화에 대비해 인공지능 진단 및 악화 예측을 위한 딥러닝 알고리즘 개발과 검증을 도모할 계획"이라고 말했다.
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