메디칼타임즈=최선 기자-서울의대/서울대학교 병원 경력의 전임 전문의 4인-간호사 출신 메디컬 연구원 10인-AI 연구자, SW 개발자, IP 담당자 24인 등 총 직원 50명-100페타플롭 슈퍼컴퓨터 인프라그는 요즘 응급의학과 전문의 시절보다 더 바쁜 삶을 산다. 의료 영역에서의 인공지능 접목 및 활용이 가시화되면서 제품 개발 및 검증, 임상연구 일정에 덧붙여 각종 학회에서 연자로 나서고 있기 때문. 디지털과 인공지능을 내세운 여러 학회들이 창립된 것도 이런 관심을 나타내는 지표다.그간 심전도의 데이터가 심부전이나 심근경색 등의 위험을 알리는 지표가 될 수 있다는 단서는 많았지만 인간의 논리나 직관으로는 실제 연관성을 밝히긴 어려웠다. 반면 이세돌과의 바둑 대결로 잠재력을 입증한 딥러닝 방식의 인공지능이 의료 영역에서도 성능을 발휘하면서 분석의 한계를 극복한 것으로 평가받는다.심전도 데이터의 인공지능 판독으로 92%에 가까운 정확도로 심부전을 진단하는 기기가 올해 4월 보건복지부의 혁신의료기술로 선정되면서 타 적응증에 대한 인공지능 접목 가능성에도 관심이 쏠린다. 인공지능 심전도 판독 기업을 창업한 권준명 메디컬에이아이 대표(심장학회 스마트헬스연구회 이사/대한디지털임상의학회 산학연 이사)를 만나 인공지능의 현재와 의료 영역에서의 향후 활용성 등에 대해 들었다.권준명 대표는 서울의대 응급의학과 출신으로 10년간 응급실에서 근무했다. 필드 상황에 익숙한 그가 인공지능에 관심을 가지게 된 계기는 뭘까.권 대표는 "전공의 시절부터 컴퓨터 프로그래밍에 관심은 있었지만 딱히 전문적으로 배우진 않았다"며 "서울대병원에서 전공의를 끝내고 세종병원에 취직해 응급의학과 내 심폐소생술위원회에서 활동하면서 원내 사망 사건들을 리뷰하고 예방법을 찾는 과정에서 위기 징후를 사전에 확인하고 대처하는 방법에 관심이 생겼다"고 밝혔다.권준명 메디컬에이아이 대표. 심장학회 스마트헬스연구회 이사, 대한디지털임상의학회 산학연 이사 등 다양한 학회 이사로 활동하고 있다.그는 "세종병원이 보건복지부에서 지정한 유일한 심장 전문 병원이었고, 세종병원 박진식 이사장도 심장내과 전문의로 의료와 IT기술 접목에 관심이 많았다"며 "당시 알파고가 유명세를 떨치던 때인데 박 이사장께서 뷰노라는 인공지능 업체를 연결시켜 줬다"고 설명했다.그는 "2017년 1월 뷰노 연구원들과 함께 세종병원의 데이터를 기반으로 혈압, 맥박, 산소포화도 등을 활용해 심정지 예측 프로그램 공동 개발에 착수했다"며 "그렇게 해서 뷰노의 AI 기반 심정지 예측 의료기기 딥카스가 개발됐고, 그 개발자 중 한명이 본인이었다"고 알렸다.딥카스의 개발 경험은 자신감을 불어넣어줬다. 데이터 사이언티스트들은 의료지식이 부족할 수밖에 없기 때문에 적절한 의료 데이터의 활용, 임상 결과의 해석이 제한적이다. 개발자가 의료 영역을 모르는 것처럼 의료인도 프로그램에는 문외한인 건 마찬가지. 권 대표는 본인이 직접 프로그램을 배운다면 개발에 속도를 낼 수 있을 것이라 판단했다.권 대표는 "이전에 했던 흥미 위주의 프로그래밍 공부가 아니라 정식으로 프로그래밍과 서버 구축을 배우기 위해 방송통신대학교 바이오 정보통계학과 석사에 입학해 3년간 공부했다"며 "수료 이후 세종병원에서 자체적으로 AI 개발 서버를 구축하고 각종 연구 개발을 하면서 AI의 가능성을 보게 됐다"고 밝혔다.그는 "심전도에는 1초마다 500개의 숫자를 샘플링하는데 보통은 데이터가 방대해 그래프만 만들고 데이터를 저장하지 않는데 세종병원은 그 원 데이터를 모두 가지고 있어 인공지능 학습에 매우 유리했다"며 "심전도 연구를 자체적으로 충분히 할 수 있다는 확신이 들어 2019년 메디컬에이아이를 창립하게 됐다"고 설명했다.세종병원에서 스핀오프한 메디컬에이아이는 불과 4년만에 벤처기업을 무색케할 정도로 덩치를 키웠다.컴퓨팅 능력의 지표로 활용되는 기상청의 이전 버전 슈퍼컴퓨터의 연산 능력이 2.5페타플롭스(PFlops, 1초당 1000조번 연산처리)이었다면 메디컬에이아이가 운용 중인 슈퍼컴퓨터는 100페타플롭스로 기상청의 40배에 달한다. 네이버 슈퍼컴퓨터의 1/7 정도.가능성을 눈여겨 본 것은 글로벌 안마의자 시장 1위 기업으로 유명한 바디프랜드다. 바디프랜드가 메디컬에이아이에 100억원 규모의 자금 조달을 약속하면서 연구, 개발에도 순풍이 불고있다.현재 메디컬에이아이는 권 대표의 동기였던 서울의대/서울대병원 전임 전문의 4인이 의기 투합한 것은 물론 간호사 10인을 포함, 직원 수만 50명에 달한다. 간호사를 대거 영입한 것 역시 임상 진행에 날개를 달아줬다.권 대표는 "인공지능 기반의 의료기기를 개발하다 보니 신약과 마찬가지로 임상연구가 중요하다"며 "간호사 출신 메디컬 전문 인력이 많기 때문에 임상시험, 임상연구를 자체적으로 진행할 수 있어 불필요한 시간을 줄일 수 있다"고 말했다.그는 "또 의료인이기 때문에 제품의 필드 테스트에서 나온 요구사항을 정리하고, 실용성 평가, 검증 등 영역에서 시너지를 낼 수 있다"며 "사용 적합성 평가를 의료인들이 직접하기 때문에 의료인들의 입장을 많이 반영하는 기기가 개발될 수밖에 없다"고 진단했다.메디컬에이아이는 지난 3월 식품의약품안전처로부터 12유도 심전도 데이터를 인공지능이 분석해 좌심실수축기능부전에 대한 가능성을 점수와 위험도로 표시하는 소프트웨어 의료기기 'AiTiaLVSD'(에티아LVSD)의 품목 허가를 받았다. 이후 4월에는 보건복지부로부터 혁신의료기술에도 선정됐다.메디컬에이아이의 슈퍼컴퓨터실. 메디컬에이아이가 운용 중인 슈퍼컴퓨터는 100페타플롭스로 기상청의 이전 버전 슈퍼컴퓨터 성능의 40배에 달한다.심부전 위험도 분석 정확도는 약 92%. 확진 진단은 아니기 때문에 고위험군에 대해서는 별도의 확진 과정이 필요하다. 그럼에도 불구하고 심부전 분석 인공지능이 필요한 이유는 뭘까.권 대표는 "심전도 검사로 위험이 감지돼도 심초음파로 확진을 해야 한다"며 "문제는 심초음파를 받기까지 대기 시간이 길게는 3~4개월이 걸리고 비용도 적지 않다는 점"이라고 지적했다.그는 "아직까지 저비용에 간단한 방식으로, 그것도 높은 진단 정확도를 가진 보조 진단 방법이 없기 때문에 의료진 입장에서는 애매한 환자이면 대부분 심초음파 검사를 권유한다"며 "이런 임상 환경을 인공지능 심전도 검사로 바꿀 수 있다"고 강조했다.이어 "인공지능 심부전 검사의 정확도는 92%에 달하고 검사 비용은 심초음파 대비 1/3~1/4에 불과하다"며 "즉시 결과를 알 수 있어 고위험군을 선별해 정말 심초음파가 필요한 환자들만 검사를 받게 한다면 이는 환자와 건강보험재정 절감 모두에 효용이 될 수 있다"고 덧붙였다.건강검진의 대장암 위험군 스크리닝용 분변잠혈검사의 정확도가 auc 기준으로 70%에 그치고 유방암 확인용 유방 엑스레이가 85%에 그친다는 점을 감안하면 인공지능의 신뢰도는 훨씬 더 높은 수준이라는 것. 국가검진 스크리닝 시스템에서 활용되는 지표보다 정확도가 높다는 점을 감안하면 향후 더 보편화될 가능성이 있다.실제로 메디컬에이아이는 최근 종합 건강검진기관인 KMI한국의학연구소와 업무협약을 체결하고 전국 KMI 건강검진센터에 심전도 분석 인공지능 SW를 공급하기로 했다.권 대표는 "30~40년 전부터 심전도 데이터가 다양한 질환을 암시하는 지표가 될 수 있다는 연구들이 나왔지만 이를 통계적으로 입증할 수단이 없어 주목받지 못했다"며 "인공지능의 딥러닝 방식으로 수 많은 데이터의 연관성을 찾아내는 단계에 이르렀기 때문에 심전도 기반 질환 분석 분야 및 예측 신뢰도는 점점 더 고도화될 것으로 본다"고 말했다.그는 "이런 과정을 통해 임상 현장에서의 인공지능 활용은 보편화되고 대중화되는 단계를 넘어 필수적인 보조 진단 기기로 자리 잡을 것으로 예상한다"며 "이미 메디컬에이아이의 인공지능 심전도 분석 기기는 서울대병원, 고대구로병원, 이대병원, 전남대병원 등 주요 상급종합병원에 도입됐고 그 범위가 확대되고 있다"고 강조했다.이어 "현재 스마트워치 기반의 심전도 분석 앱을 개발하고 있고, 심근경색 발생 가능성을 분석하는 제품도 개발 중에 있다"며 "인공지능은 의료진의 합리적인 의사 결정을 도와주는 보조 도구이지 결코 경쟁자나 의료진의 대체자가 아니기 때문에 유용한 툴로써 인식하고, 한번 활용해 봤으면 한다"고 덧붙였다.

메디칼타임즈=최선 기자최근 대장암 등 병변 발견에 영상판독 인공지능(AI)을 활용하는 사례가 늘고 있지만 염증성 장질환(IBD) 진단에는 그 효용성이 떨어진다는 리얼월드데이터 결과가 나왔다.AI 판독이 만능이 아닌 만큼 판별 정확도가 높은 병변에 선택적으로 적용해야만 효율성을 높일 수 있다는 뜻이다.이스라엘 쉐바 메디칼센터 소속 레바토브스키 등 연구진이 진행한 IBD에서의 AI 선종 검출률 연구 결과가 덴마크 코펜하겐에서 개최된 유럽 크론병 및 대장염학회(European Crohn’s and Colitis Organisation, ECCO) 연례회의에서 3일 공개됐다.자료사진최근 인공지능 지원 대장내시경의 시행으로 대장암 검출률이 개선된 것으로 보고되고 있다.선종 검출률(ADR)은 대장 내시경 검사에서 중요한 품질 지표이며 높은 ADR을 달성하는 것은 대장암 예방에 중요하다.가이드라인에 따르면 여성에서 20%, 남성에서 30%의 ADR은 적절한 성과를 나타내지만 IBD의 경우 형성이상 관련 병변의 존재로 인해 환자의 ADR은 평균 보다 낮을 수 있다.연구진은 IBD 환자들에서 허용되는 ADR 목표에 대한 합의가 없고, ADR에 대한 AI 판독의 효과가 불분명하다는 점에 착안, 내시경 센터에서 등록된 데이터를 토대로 IBD 환자의 ADR을 분석했다.연구에는 총 996건의 대장내시경 검사(237건의 AI 비처리, 759건의 AI 활용 판독)가 포함됐다.분석 결과 사전 AI 비처리 그룹의 ADR은 AI 활용 판독에 비해 더 높은 선종 검출률을 나타냈다(6.3% 대 4%).임상 경험이 5년 이상인 숙련된 소화기 전문의로 제한할 때 ADR 결과는 유의하게 더 높았다(7.6% 대 3.8%).다만 총 내시경 시간은 AI 활용 판독 그룹이 21분으로 AI 비처리 그룹의 25분보다 짧았다.연구진은 "대규모 코호트 분석 결과 대장내시경에 AI 활용 판독을 도입해도 실제 IBD 환자의 ADR이 개선되지 않았다"며 "AI 활용 판독을 일상적인 진료에 통합시키는 데 의문이 든다"고 결론 내렸다.

메디칼타임즈=이인복 기자레이언스(대표 김태우)는 두산중공업과  비파괴검사 분야 사업 협력을 위한 양해각서를 체결했다고 26일 밝혔다.이번 협약으로 두 회사는 두산중공업의 AI 비파괴검사 솔루션과 레이언스의 디지털 엑스레이 디텍터 솔루션를 활용해 산업용 비파괴검사 분야에서 협력할 예정이다.두산중공업의 AI 판독 솔루션은 튜브, 파이프 등 금속 용접 부위의 비파괴검사 영상을 빠르고 정확하게 분석하고 결함 부위를 예측하는 이미지 분석 솔루션이며 레이언스의 디지털 디텍터는 기존 필름 인화 과정을 생략해 작업 시간과 비용을 줄일 수 있다.두 회사의 디지털 기술을 모두 적용할 경우 비파괴검사 효율성 증가로 현장 검사 비용을 절감할 수 있고, 비파괴검사 환경의 친환경화가 가능할 것으로 기대하고 있다.기존 필름을 활용한 아날로그 엑스레이 검사 시 필름 현상으로 발생되는 오염물질 발생하지 않아 친환경적이며 방대한 필름 데이터를 보관하는 공간도 줄어들어 전체 운영비도 감소한다.레이언스의 김태우 대표는 "레이언스는 이미 초고속, 고해상도 기술이 적용된 디텍터를 2차전지, PCB 등의 정밀 부품 검사에 활용하며 산업용 엑스레이 자동 검사(AXI) 시장을 선도해왔다"며 "레이언스의 고해상도 디텍터 솔루션과 두산중공업의 AI 판독 솔루션 간 시너지를 통해 정확성과 생산성이 요구되는 정밀 비파괴검사분야에서 차별적 경쟁력을 확보할 것.”고 밝혔다.두산중공업 송용진 전략혁신부문장은 "두산중공업은 2019년부터 발전용 보일러 튜브 비파괴검사에 딥러닝 기반 AI 솔루션을 적용해 전문 검사원의 노하우를 축적하고 있다"며 "두 회사의 협력으로 발전 분야 뿐만 아니라 국내외 조선, 항공, 오일∙가스 분야 등 다양한 진출 사례를 확보해 나갈 것"이라고 말했다.

메디칼타임즈=이인복 기자 루닛(대표 서범석)이 군 의료 환경 선진화를 목표로 격오지 군 병원 등을 대상으로 의료 인공지능(AI) 시범 사업을 추진한다고 28일 밝혔다. 이번 인공지능 군 의료 시범적용 사업은 과학기술정보통신부, 국방부 등이 참여하는 정부의 디지털 뉴딜 인공지능 융합 프로젝트(AI+X)의 일환으로 군 의료기관 37개소를 대상으로 의료 AI를 통한 진단 및 지원 성과를 실증하게 된다. 루닛 AI 솔루션은 이 중 국군수도병원, 서울지구병원 등 주요 병원과 연평부대 등 격오지 군 병원 및 의무부대 총 13개소에 설치된다. 이번 사업은 오는 2023년까지 총 332억원을 투입해 군 의료현장에 의료 AI 제품을 활용함으로써 군 병원의 진료 효율성과 서비스 질 개선 효과를 적극 검증할 예정이다. 루닛은 바스젠바이오, 태영소프트 등 국내 기업들과 함께 컨소시엄을 구성해 이번 AI 실증사업에 참여할 계획이다. 루닛은 폐 질환 및 골절 질환 등 군의 다빈도 질병군을 대상으로 맞춤형 AI 시스템을 고도화하고 시범 적용함으로써 군 의료환경 선진화에 기여할 것으로 기대하고 있다. 앞서 루닛은 지난 2019년 8월부터 2020년 7월까지 1년간 육군22사단에 AI 진단 솔루션인 '루닛 인사이트 CXR(Lunit INSIGHT CXR)'를 시범 적용해 AI 판독 정확도와 진료 성과를 검증한 바 있다. 서범석 루닛 대표는 "이번 군 의료 과제를 통해 시범 적용되는 루닛 인사이트 CXR은 WHO가 발표한 결핵 검진 가이드라인에서 전문의를 대체 가능한 솔루션이라고 인정받은 바 있다"며 "군 의료기관 AI 시범 적용을 통해 군 특유의 집단 생활에서 발생 가능한 감염성 질환에 대해 진료 효율성을 높임으로써 군 의료진과 장병들에게 많은 도움이 되길 희망한다"고 말했다.

메디칼타임즈=이인복 기자 뷰노(대표 김현준)가 29일 뷰웍스(대표 김후식)와 인공지능 기반 흉부 엑스레이 영상 판독 보조 솔루션 공급 계약을 체결했다고 밝혔다. 이번 계약은 뷰웍스의 디지털 엑스레이 이미징 솔루션에 뷰노메드체스트 엑스레이를 연동하고, 초도 물량의 소프트웨어 라이선스를 공급해 미국, 유럽, 동남아시아 및 중남미를 포함한 50여개국 글로벌 시장의 의료기관에 판매하는 내용을 담고있다. 뷰노메드체스트 엑스레이는 ▲결절 ▲경화 ▲기흉 ▲흉수 ▲간질성 음영 등 흉부 엑스레이 영상의 주요 이상소견을 높은 성능으로 탐지하고 병변 부위를 정확히 제시해 의료진의 판독을 돕는 인공지능 솔루션이다. 양사는 이번 협업으로 뷰노의 AI 솔루션과 뷰웍스의 디텍터 영상처리 및 이미지 뷰어 소프트웨어를 연동함으로써 의료현장에서 의료영상 촬영과 동시에 인공지능으로 분석된 판독 결과를 확인할 수 있는 통합 솔루션을 제공할 예정이다. 김현준 뷰노 대표는 "엑스레이 필수 의료 장비인 디텍터 분야에서 독보적인 지위를 가진 뷰웍스에 뷰노메드 체스트 엑스레이를 공급하게 돼 기쁘다"며 "이번 계약을 필두로 다양한 글로벌 의료기기 기업과 실질적인 협업으로 매출 시너지 효과를 창출할 수 있는 다양한 비즈니스 사례를 선보이겠다"고 말했다. 홍승기 뷰웍스 의료영상 사업부 영업그룹장은 "자사의 엑스레이 이미징 솔루션에 최적화된 인공지능 솔루션을 선정하는 과정에서 제품의 연동성과 의료 현장에서의 프로세스 효율성을 고려해 뷰노의 제품을 선택하게 됐다"며 "의료 영상 솔루션 분야에서 입지를 더욱 굳힐 것으로 기대된다"고 밝혔다.

메디칼타임즈=황병우 기자 건양대병원 영상의학과 조영준 교수 연구팀이 인공지능 흉부 의료영상 판독 모델 사용 활성화에 긍정적 효과를 확인했다. 건양대병원은 최근 뇌출혈로 건양대병원에 내원한 50대 남성 환자의 흉부 엑스레이 영상에서 AI 판독 시스템이 폐 오른쪽 하부에서 '이상징후'를 포착해 CT 등의 추가 정밀검사를 시행해본 결과 폐암(편평상피암)으로 확진했다고 9일 밝혔다. 조영준 교수 영상판독 모습 현재 조영준 교수팀이 검증하고 있는 AI 판독 모델은 의료 인공지능 기업 루닛에서 개발한 주요 폐 비정상 소견 보조 소프트웨어 '루닛 인사이트 CXR'로 연구팀은 보건복지부공모 사업 일환으로 인공지능 흉부 의료영상 판독 보조 제품의 임상적 효과검증을 시행하고 있다. 건양대병원에 따르면 환자가 처음 응급실 내원해 기도삽관 직후 촬영한 흉부 엑스레이 영상에서 루닛의 AI 판독 시스템은 58%의 가능성으로 이상이 있다고 판단했으며, 며칠 후 추가로 촬영한 영상에서는 97%의 가능성으로 종양이 의심된다고 판단했다. 이처럼 AI 판독 시스템은 가장 기본검사에 속하는 흉부 엑스레이 영상을 이용하는 것으로, 저렴한 비용으로 모든 환자의 폐 건강을 체크 할 수 있다는데 큰 의미가 있다는 게 연구팀의 설명. 특히, 연구팀은 판독오류를 최소화하고 조기진단과 치료를 이끌어내 궁극적으로 국민건강을 향상시킬 수 있다는 장점이 있다고 설명했다. 이와 함께 엑스레이 영상 판독을 전문으로 하는 영상의학과 전문의가 상주하지 않는 1, 2차 병원에서는 그 활용도가 매우 높을 것으로 기대되고 있다. 연구책임자인 조영준 교수는 "현재까지 약 6천 명의 환자들의 흉부 엑스레이 영상을 활용해 AI 판독 모델을 시험해본 결과 판독률이 상당한 수준에 도달해 있다는 것을 느꼈다"며 "앞으로 이러한 기술을 더욱 발전시킨다면 종양의 유무뿐 아니라 질환의 종류까지 확인이 가능할 것"이라고 말했다.

메디칼타임즈=정희석 기자 마티아스 고옌(Mathias Goyen) GE헬스케어 유럽 의학총괄대표(Chief Medical Officer) 환자 진단·치료가 획일화되고 표준화된 증거 기반 의학에서 개인 맞춤형 ‘정밀의학’(Precision Medicine)으로 헬스케어 패러다임 전환이 이뤄지고 있다. 변화는 인공지능(AI) 기술에 의해 가속화되고 있다. AI 기술은 CT·MRI 등 진단영상장비의 환자 스캔 ‘전·중·후’ 전 과정에 활용돼 보다 빠르고 정밀한 의료영상을 제공하는 토대가 되고 있다. 이를 통해 생성된 의료영상과 방대한 양의 데이터는 영상의학과 전문의들의 영상판독 및 환자 진단의 정확도와 숙련도를 향상시켜 정밀의학 실현을 앞당기고 있다. 지난 21일 폐막한 ‘제75차 대한영상의학회 학술대회’(KCR 2019)에서는 AI 기술이 가져올 영상의학 발전과 미래에 대한 집중적인 조명이 이뤄졌다. 특히 GE헬스케어는 KCR 런천 심포지엄을 통해 AI 기술을 접목한 진단영상장비 활용사례와 AI 기술이 이끄는 영상의학 혁신과 미래 발전방향을 영상의학과 전문의들과 공유했다. GE헬스케어 마티아스 고옌(Mathias Goyen) 유럽 의학총괄대표(Chief Medical Officer)·스콧 밀러(Scott Miller) 커머셜총괄임원(Chief Commercial Officer)은 심포지엄 발표에 앞서 기자와 만나 영상의학 발전을 견인하는 AI 기술 중요성과 함께 GE헬스케어의 AI 기술 개발 현황과 적용사례를 소개했다. 마티아스 고옌 대표는 “환자 진단·치료가 개인 맞춤형 헬스케어로 발전해 나가고 있다”며 “AI 기술은 수많은 환자 데이터를 영상의학과 전문의를 비롯한 의료진들이 직접 다뤄야하는 과정에서 업무 효율성을 높여 환자를 보다 빠르고 정확하게 진단할 수 있는 하나의 솔루션”이라고 설명했다. GE헬스케어 AI 기술은 각각 ‘진단영상장비·영상의학과·병원’에 적용돼 환자 진단·치료의 임상적 유효성은 물론 더 많은 검사를 수행할 수 있는 영상의학과 워크플로우 최적화를 통해 병원 생산성을 높이는데 활용된다. 이미 CT·MRI와 같은 진단영상장비는 AI 기술과의 접목이 상당부분 이뤄진 상태. 고옌 대표는 “대부분의 AI 기술들이 영상 획득 이후에 집중하는 반면 GE헬스케어는 환자 스캔 ‘전·중·후’ 과정에 걸쳐 빠르고 정확한 진단·치료를 지원한다”며 GE헬스케어만의 차별화된 강점을 내세웠다. 스콧 밀러(Scott Miller) GE헬스케어 커머셜총괄임원(Chief Commercial Officer) 그는 MRI·초음파진단기·X-ray를 통해 스캔 전·중·후 단계에서의 AI 기술 적용사례를 소개했다. 스캔 전 단계로 뇌 MRI 검사를 예로 들었다. 방사선사는 정확한 영상 획득을 위해 MRI 촬영 전 환자 및 검사 부위를 스캐너 위치와 정확히 맞추는 작업을 수행한다. 이때 환자마다 머리 형태와 크기가 다르기 때문에 스캐너 위치와 정확히 맞추는 미세조정 작업이 적지 않고, 이로 인한 시간도 많이 소요된다. GE헬스케어 AI 기반 ‘인텔리전스 이미징 기술’은 임상논문과 레퍼런스 등 데이터베이스를 활용한 딥러닝 알고리즘을 통해 인체 해부구조를 정확히 파악해 뇌 영상 촬영 시 슬라이스 위치설정을 자동으로 결정해 방사선사의 불필요한 수작업을 크게 줄일 수 있다. 고옌 대표는 “인텔리전스 이미징 기술은 정확한 위치설정을 자동으로 결정하는 것도 중요하지만 항상 위치를 동일하게 잡을 수 있다는 점에서 더 큰 의미가 있다”고 임상적 가치를 강조했다. 그는 “보통 환자의 경우 1회 촬영으로 끝나는 것이 아니라 6개월 단위로 뇌 MRI 검사를 받는다”며 “아무리 숙련된 방사선사라도 사람이기 때문에 매번 환자 촬영 위치를 잡을 때 미세한 오차가 발생할 수밖에 없다”고 설명했다. 그러면서 “AI를 적용한 인텔리전스 이미징 기술은 항상 동일한 위치에서 해당 부위를 촬영해 6개월 전·후 환자 영상을 정확히 분석할 수 있도록 지원한다”고 강조했다. 스캔이 진행되는 단계에서의 AI 기술 적용은 초음파진단기에서 찾을 수 있다. 영상의학과 전문의가 초음파진단기 프로브(탐촉자)를 검사 부위에 대면 AI 알고리즘 작동을 통해 혈류 속도가 다른 정맥과 동맥을 구분해 알 수 있도록 돕는 것. 고옌 대표는 마지막으로 X-ray를 통해 스캔 이후 AI 기술 적용사례를 소개했다. GE헬스케어는 KCR 2019에서 딥러닝 알고리즘 기반 이미지 재구성 기술 ‘CT 트루피델리티’(CT TrueFidelity)를 소개했다. X-ray는 전 세계적으로 가장 많이 사용되고 있는 방사선진단영상장비. 특히 ‘기흉’은 흉부 X-ray 촬영 후 얼마나 빨리 정확하게 진단하느냐가 중요하다. 그는 “당직을 맡은 영상의학과 전문의가 X-ray 영상을 살펴보는데 평균 8시간이 소요된다는 연구결과도 있다”며 “8시간은 환자에게 굉장히 긴 시간”이라고 말했다. 그러면서 “GE헬스케어는 모바일 X-ray 시스템에 AI 기술을 탑재해 영상 스캔 과정에서 기흉 가능성이 높다고 판단되면 의료진에게 바로 알람을 통해 안내하고, AI 판독 결과는 의료영상저장전송시스템(PACS)으로 영상의학과 전문의에게 전송돼 최우선 순위로 판독할 수 있도록 한다”고 강조했다. 스콧 밀러(Scott Miller) 커머셜총괄임원은 CT를 언급하며 추가적인 AI 기술 활용사례를 설명했다. 그간 CT는 저선량으로 고해상도 영상을 구현해야하는 숙제를 안고 있었다. 특히 방사선량을 낮추는 대신 반복적인 이미지 재구성 기술로 해상도를 높이는 노력들이 있었지만 이미지 텍스처(texture) 자체를 왜곡시키다보니 영상 품질 저하를 피할 수는 없었다. 스콧 밀러 총괄임원은 “지난해 북미방사선의학회(RSNA 2018)에서 처음 소개한 ‘CT 트루피델리티’(CT TrueFidelity)는 GE헬스케어의 새로운 딥러닝 알고리즘 기반 이미지 재구성 기술로 영상 노이즈를 현저히 감소시켜 이미지 품질 희생 없이 저선량으로도 정확하고 선명한 의료영상을 제공한다”고 강조했다. 진단영상장비와 접목한 AI 기술은 ‘영상의학과’ 영역에서도 워크플로우를 최적화해 업무효율성을 높일 수 있다. 고옌 대표에 따르면, 9개 개인병원을 운영하는 독일 병원 그룹은 환자가 MRI 촬영을 하는데 통상 6주를 기다려야하는 문제가 있었다. 이러한 문제는 GE헬스케어 AI 기술을 적용한 MRI 장비와 AI 플랫폼 기반 영상의학과 장비 통합분석시스템 ‘이미징 인사이트’(Imaging Insights)를 통해 해결됐다. MRI 스캔 시간을 단축해 더 많은 환자를 검사하고 이미징 인사이트를 구축해 영상의학과 내 워크플로우를 조정하고 장비 효율을 극대화함으로써 환자 MRI 검사 대기기간을 6주에서 2주로 단축한 것. 스콜 밀러 총괄임원은 “이미징 인사이트는 병원에서 보유한 장비기 얼마나 잘 활용되고 있는지, 또 성능이 어느 정도 나오는지 관리할 수 있도록 지원한다”고 말했다. 더불어 “장비 교육 프로그램 수립과 영상의학과 업무 프로토콜을 최적화하는 물론 방사선 노출을 최소화하기 위한 지속적인 방사선량 측정에도 활용되고 있다”고 설명했다. 진단영상장비·영상의학과에 접목된 AI 기술은 또한 병원에서의 환자 치료와 전체 업무를 효율적으로 관리해 생산성을 높이는데 기여하고 있다. 대표적인 사례로 GE헬스케어 ‘커맨드 센터’(Command Center)를 꼽을 수 있다. 커맨드 센터는 처방예측분석·머신러닝 등 AI 기술과 실시간 정보 분석 솔루션을 통해 환자에게 필요한 진단·검사·처방·약제 등 치료 프로토콜 진행 현황과 패혈증 등 질병 발생 예측은 물론 응급실을 비롯한 사용 가능한 침상 데이터 등 원내 전반적인 운영 정보를 일종의 어플리케이션에 해당하는 ‘타일’(tile)을 통해 모니터 상에서 추적·제공·공유한다. 고옌 대표는 “병원들은 공통적으로 응급실 효율을 높이는 과제에 직면해 있다”며 “커맨드 센터는 AI 기술과 처방예측 분석을 활용해 환자 케어와 응급실 효율화를 가져올 수 있다”고 말했다. 그는 “커맨드 센터를 도입한 캐나다 토론토 험버 리버 병원(Humber River Hospital)은 시설 투자는 물론 응급실 규모를 키우거나 침상을 늘리지 않고도 전반적인 운영 효율화를 통해 응급실 환자 수용률을 8% 늘리고 23개 침상을 추가 가용하는 성과를 달성했다”고 설명했다. 진단영상장비와 접목한 AI 기술은 방대한 양의 의료영상과 데이터를 생성해 영상의학과 진단·치료·사후 모니터링 정확도를 높여 개인 맞춤형 정밀의학 실현을 현실화하고 있다. 하지만 일각에서는 AI 기술이 영상의학과 전문의 역할을 축소 또는 대체하는 것이 아니냐는 조심스런 전망도 내놓고 있다. 영상의학과 전문의이기도 한 마티아스 고옌 대표는 “AI 기술은 영상의학과 전문의를 대체하는 것이 아니라 보다 빠르고 정확하게 환자를 진단할 수 있도록 지원하는 매우 유용한 툴(tool)”이라며 선을 그었다. 이어 “손이 많이 가고 반복적인 업무들을 줄여줌으로써 환자를 잘 살피고 더 많은 신경을 쓸 수 있도록 AI 기술이 영상의학과 전문의들에게 시간을 돌려주는 역할을 하는 것”이라고 말했다. 그러면서 “영상의학과 전문의들의 적은 AI 기술이 아니다. 암과 같은 질병”이라고 덧붙였다.