저선량 흉부 컴퓨터단층촬영(CT) 검사로 폐 기능을 예측해 만성폐쇄성폐질환 위험 환자를 구별하는 인공지능(AI)에 대한 연구 결과가 최근 발표됐다. 

만성폐쇄성폐질환(COPD)은 장기적인 흡연이나 가스 노출로 폐포가 손상돼 결국 숨쉬기가 매우 힘들어지는 질환이다. 해당 질환은 2019년 세계보건기구(WHO)가 발표한 전 세계 10대 사망원인 중 3위를 차지했지만, 서서히 진행되고 초기 증상이 없어 조기 발견이 어렵다.

서울아산병원 호흡기내과 이세원 교수와 융합의학과 김남국 교수팀(이하 교수팀)은 1만 6천여 명의 저선량 흉부 CT 검사 결과와 폐 기능 검사 결과를 학습시켜, CT 검사 결과로 폐 기능을 약 90% 이상 정확도로 예측하는 인공지능을 개발했다고 26일 밝혔다.

만성폐쇄성폐질환(COPD)을 진단하는 폐 기능 검사는 특별한 호흡곤란 증상이 없는 한 개인적으로 검사를 받지 않는 경우가 많지 않지만, 저선량 흉부 CT 검사는 건강검진 때 많이 시행하며 만 54세 이상 만 74세 이하 남녀 중 폐암 발생 고위험군은 2년에 한 번 국가에서 지원하고 있다.

교수팀은 2015년 1월부터 2018년 12월까지 건강검진을 받은 16,148명의 저선량 흉부 CT 검사 결과와 폐 기능 검사 결과를 학습시켜 CT 검사 결과로 폐 기능이 떨어진 환자들을 구별해 내는 인공지능 알고리즘을 만들었다.

폐활량 검사 결과는 숨을 최대로 들이마신 후 최대한 강제로 내뱉는 양인 ‘강제 폐활량(FVC)’과 1초당 강제로 내쉴 수 있는 공기량인 ‘1초간 노력 폐활량(FEV1)’으로 나눌 수 있는데, 연구팀이 개발한 인공지능은 FVC 93%, FEV1 90%로 정확하게 예측했다.

또한 두 수치를 활용해 COPD 고위험군 여부를 판단할 수 있는 지표(FEV1/FVC)도 약 85%의 정확도로 예측하는 것으로 나타났다.

이번 연구는 북미영상의학회에서 발간하는 영상의학 분야 학술지 중 하나인 ‘라디올로지(Radiology, IF=29.146)’에 최근 게재됐다.

김남국 서울아산병원 융합의학과 교수는 “CT 영상에서 나타나는 폐의 해부학적 특징과 폐 기능과의 연관성에 대한 연구들이 이전에 있었지만, 딥러닝을 통한 인공지능 알고리즘을 활용해 CT 영상만으로 폐 기능을 예측하는 연구는 아직 시작 단계인 점에서 이번 연구 결과가 가지는 의미가 크다”고 말했다.

이세원 서울아산병원 호흡기내과 교수는 “만성폐쇄성폐질환(COPD) 치료법으로 여러 흡입제가 개발되고 사용되고 있지만, 흡입제 사용만으로 완치되기는 어렵다”며, “조기에 발견해 흡연 등 생활 습관을 교정하고 악화하는 것을 최대한 늦추는 것이 중요하기 때문에, 특별한 초기 증상이 없는 COPD 위험 환자들을 최대한 발견해 빠르게 치료받을 수 있는 진단법을 지속해 연구하겠다”고 말했다.