의료 인공지능(AI)이 폐암 검진의 핵심 단계로 꼽히는 추적검사(follow-up CT)에서도 임상적 활용 가능성을 보였다는 연구 결과가 나왔다고 밝혔다.코어라인소프트는 iDNA, 네덜란드 에라스무스 MC, 흐로닝언대학교 등과 공동으로 수행한 폐암 검진 연구가 국제학술지 European Journal of Cancer(EJC)에 게재됐다고 밝혔다. 연구는 AI 기반 분석이 초기 검진뿐 아니라 3개월·12개월 추적검사에서도 폐암 진행 여부를 얼마나 정확히 감지하는지를 분석했다.연구 결과, AI 분석 도구인 AVIEW LCS는 3개월 추적 검사에서 확인된 양성 암을 모두 탐지했다. 초기 검사에서는 기준치 이하로 분류돼 관찰 대상이었던 소형 결절 중 일부를 더 이른 시점
한국보건의료연구원 환자 중심 의료 기술 최적화 연구사업단(이하 PACEN)은 ‘유방암 환자의 원격 전이 발견을 위한 추적 관찰 영상 검사의 최적화’를 주제로 한 임상적 가치평가 결과를 발표했다고 밝혔다. 유방암은 국내 여성에게서 가장 흔한 암으로 다른 암종에 비해 상대적으로 치료 성적이 양호하다. 하지만, 일차 치료(수술, 항암치료, 방사선치료 등) 후 재발의 위험이 낮지 않기 때문에 정기적인 추적 관찰 검사가 필요하다.국제 임상진료지침에 따르면, 유방암 수술 후 전이 관련 증상이 없는 경우 컴퓨터단층촬영(CT), 뼈스캔 등 전이 여부를 확인하는 추적 관찰 영상 검사를 시행하지 않도록 권고하고 있다. 그러나 국내 의료 현장
흉부 엑스레이 검사는 폐나 심장 질환을 진단하기 위해 시행되는 기초적인 검사법으로, 질환의 변화나 치료 효과를 확인하기 위한 추적 검사로 활용된다.그동안 추적 검사를 위해 과거와 현재의 엑스레이 사진을 비교할 때 환자의 자세나 호흡 정도가 촬영 시점마다 달라져 동일하게 비교하기 어려운 점이 있는데, 최근 딥러닝 기술 기반의 인공지능으로 질환의 변화를 정확하게 진단할 수 있다는 연구 결과가 발표됐다.서울아산병원 영상의학과 서준범·융합의학과 김남국 교수팀은 추적 검사를 위해 촬영된 흉부 엑스레이 사진 20만여 쌍을 활용해 질환의 변화를 진단해내는 인공지능 모델을 개발하고 실제 적용한 결과, 약 80% 정확도를 보였다
