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루닛(328130)은 흉부 엑스레이 영상 판독 시 이중 AI 알고리즘으로 안전망을 구축, 실제 임상 환경에서 대다수를 차지하는 정상 흉부 영상에 대한 판독 효율성을 극대화하고 이상 사례 누락을 예방하는 연구 내용을 구연 발표(Oral Presentation)한다.
연구진은 정상/비정상 소견을 자율적으로 진행하는 알고리즘(Normal Filtering, 이하 NF모델)을 개발해 엑스레이 영상을 먼저 분석하고, 이후 상용 제품인 흉부 엑스레이 AI 영상분석 솔루션 ‘루닛 인사이트 CXR’로 추가 분석했다.
총 8029명 환자의 엑스레이를 NF모델로 분석했다. 이 중 3531건의 정상 엑스레이 중 절반인 1765건에 대해 정상 판정을 내린 문턱값을 적용했을 때 이상 여부를 정확하게 진단하는 민감도(Sensitivity)는 평균 97.8%를 기록했다.
이후 루닛 인사이트 CXR 추가 분석을 통해 NF모델이 찾아내지 못한 24건 중 중요 이상 사례가 있는 4건(16.7%)를 추가로 찾아냈다. 이는 NF모델과 같은 정상/비정상 소견 판단 알고리즘을 통해 많은 양의 정상 흉부 영상에 대한 빠른 판독을 지원하고, 여기에 더해 기존의 루닛 AI 솔루션을 이중으로 적용하면 비정상 사례 누락도 방지할 수 있다는 것을 의미한다. 루닛은 추후 루닛 AI 솔루션 제품에 이번 연구에 쓰인 NF모델을 추가로 포함할 계획이라고 설명했다.
또한 회사는 유방촬영술 영상의 시간적 변화를 추적하며 미래의 유방암 발생 위험을 예측하는 AI 모델을 자체 개발, 이에 대한 연구 결과도 함께 발표한다.
지난 9월에 스웨덴 왕립 카롤린스카 연구소(Karolinska Institutet) 연구진이 세계적 의학 학술지 ‘란셋 디지털 헬스(Lancet Digital Health)’에 발표한 전향 연구에 대한 후속 연구로서, AI와 영상의학 전문의의 유방 촬영술 판독을 비교한 연구 결과도 발표된다.
이 연구는 5만5581명의 여성을 대상으로, 두 명의 전문의와 유방촬영술 AI 영상분석 솔루션 ‘루닛 인사이트 MMG’를 사용한 독립적인 판독 결과에 따른 환자 리콜(recall) 정확도의 관계를 분석했다. 결과적으로, AI가 이상 징후를 포착한 뒤 리콜한 3,014건에서는 29%의 PPV(양성 예측값)를 보인 반면, 전문의만 잠재적 이상이 있다고 판단한 뒤 리콜한 2501건에서는 3.4%의 PPV를 보였다.
이는 AI의 정확한 판독력을 확인함과 동시에, AI 결과에 대한 전문의의 최종적인 해석에 있어서 비뚤림(bias)이 있을 수 있으므로 유의해야 함을 시사한다.
서범석 루닛 대표는 “루닛 AI 솔루션의 기술력을 지속 입증하고, 산업계에 제품을 소개하고자 매년 RSNA 학회에서 양질의 연구 결과를 발표하고 있다”며 “이번 학회를 통해 AI 기반 암 진단 분야에서 글로벌 선두 위치를 더욱 공고히 하고, 의료진과 환자에게 실질적인 혜택을 제공하기 위한 노력을 지속하겠다”고 말했다.