코로나19 감염, CT 영상으로 판별하는 AI 알고리즘?

미국 마운트시나이병원 연구진이 환자 폐 CT 영상에서 코로나19 감염을 진단할 수 있는 화상 인식 AI를 개발했다고 발표했다.

이 AI는 환자 나이와 증상, 혈액 검사, 감염자와의 접촉 이력 등 매개변수와 함께 폐 CT 영상을 분석하는 독자 알고리즘을 갖추고 있다. 연구팀은 대량 데이터를 신속하게 분석할 큰 잠재력을 갖고 있다고 밝히고 있다. 마운트시나이병원에선 중국 의료 기관과 협력을 통해 코로나19 환자 CT 데이터를 AI로 구현하기 위한 전문 지식을 활용할 수 있었다고 밝히고 있다.

연구팀은 이 AI 모델이 진단 경험이 풍부한 방사선과 동등한 정확도를 갖고 있으며 몇 가지 사례에선 CT 영상은 질환에 대한 명확한 징후가 보이지 않ᄋᆞᆻ지만 일부에선 뛰어난 분석 결과를 보여줄 수 있었다고 말했다.

연구팀은 이 AI가 코로나19 환자 폐에서 특징적 패턴을 파악하고 이를 일주일 반 만에 어떻게 변화하는지 조사한 이전 연구를 더 확장한 것이라고 설명한다. 중국 의료기관에서 들여온 900명 이상 환자 CT 이미지를 사용해 이미지 인식 AI를 훈련시켜 이미지에 환자 임상 정보도 AI 알고리즘에 통합해 의사가 코로나19 진단에 대한 최종 판정을 예측한다.

예를 들어 코로나19 환자는 증상이 있어도 반드시 CT로 징후가 발견되는 건 아니며 독감과 증상이 강한 감기로 잘못 판단할 수도 있다. 하지만 이 AI의 경우 방사선과 의사가 CT 영상을 보고 음성으로 판정된 환자 중 실제 양성 반응을 보인 사람 68%를 감지할 수 있었다고 한다. 이는 조기에 감염된 걸 인식하고 고립시키고 새로운 감염자를 만들지 않기 위해서도 중요한 것이다.

실제로 미국에선 코로나19 진단에 CT 검사가 사용되지 않는다. 하지만 필요에 따라 환자 CT를 갖고 양성으로 나오면 곧바로 격리할 수 있다면 의료기관도 자원을 낭비하지 않을 수 있다. 또 PCR 검사 등 실험실 시험 판정에는 시간이 소요되고 여전히 위양성, 위음성 같은 모호한 판정이 나올 수도 있는 만큼 AI를 2번째 의견으로 활용할 수 있다. 다만 마운트시나이병원 연구팀은 CT 뎅이터와 임상 정보간 미묘한 차이로 효과적 치료법 선택에 대한 단서를 찾기 위해 AI 모델을 추가 개발할 계획이다. 관련 내용은 이곳에서 확인할 수 있다.