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진공용 교수(책임교수, 폐암검진 질관리센터장)와 채금주 교수(제1저자, 영상의학과)가 세계에서 처음으로 인공지능을 이용해 간질성 폐 이상을 진단할 수 있는 연구 성과를 발표해 학계의 비상한 관심을 받고 있다.
이번 연구 성과는 래디올로지(Radiology)에 「Interstitial Lung Abnormalities at CT in the Korean National Lung Cancer Screening Program: Prevalence and Deep Learning–based Texture Analysis」란 제목의 논문으로 발표됐다.
래디올로지는 미국영상의학회(RSNA)가 발간하는 SCI급 국제학술지로 글로벌 논문 피인용지수(Impact Factor)가 19.7에 이르는 영상의학 분야 최고 권위의 저널이다.
간질성 폐 이상은 흡연자에서 폐암 검진을 위해서 촬영하는 저선량 흉부 CT에서 우연히 발견이 되며, 섬유성 폐 이상으로 진단되는 경우 심한 호흡곤란을 유발하는 특발성 간질성 폐질환으로 진행을 할 수가 있다. 특히 흡연자에서 간질성 폐이상의 진단이 늦어지면 진행성 폐기능 감소와 호흡 부전으로 인한 사망률 증가와 연관이 있어서 조기 진단이 매우 중요하다.
이번 연구를 위해 연구진은 전북대병원과 울산대병원에서 국가 폐암검진을 시행한 3,118명 흡연자의 저선량 흉부 CT를 분석했다. 그 결과, 미국보다는 적지만 4%에서 간질성 폐 이상이 있었고, 이 중 섬유성 간질성 폐 이상이 있는 경우 추적검사 CT상 24%에서 진행이 되었음을 보고했다.
이는 아시아에서 국가폐암검진을 시행한 흡연자들의 간질성 폐 이상의 발생률을 세계에 처음으로 보고한 연구다.
특히 연구진은 국가 폐암검진에서 간질성 폐 이상으로 진단된 저선량 흉부 CT를 인공지능을 이용하여 진단할 수 있는 연구를 진행했다. 인공지능을 이용하는 경우 간질성 폐질환 소견이 1.8%만 있어도 객관적으로 조기에 진단을 할 수 있었음을 증명했다.
한편, 이번 연구의 책임자인 진공용 교수는 2019년 폐암을 조기에 진단할 수 있는 인공지능을 개발한 이후 다양한 흉부 질환 진단용 인공지능 개발과 수 편의 인공지능 개발 논문을 발표한 바 있다.
2009년에서 2011년도 미국 연수기간에 흡연자들의 간질성 폐질환에 대해 연구를 시작했으며, 2013년에도 『Radiology』 저널에 세계 처음으로 미국 내 흡연자를 대상으로 실시했던 저선량 흉부 CT를 분석해서 간질성 폐이상에 대한 보고하기도 했다.
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