국내 의료인공지능(AI) 기업이 2023 북미 영상의학회(Radiological Society of North America 2023, 이하 RSNA 2023)’에서 기술력을 선보인다.
올해로 109회를 맞이한 RSNA는 세계 최대 규모 영상의학회다. 매년 5만 명이 넘는 전 세계 영상의학 분야 학계 및 의료, 산업 전문가와 관계자가 모여 최신 연구 성과를 공유한다. 올해는 11월 26일부터 30일(현지시간)까지 미국 시카고에서 열린다.
국내 의료AI 기업은 ’흉부’와 ‘뇌’ 관련 솔루션으로 참가했다.
루닛과 코어라인소프트는 흉부 AI 진단 솔루션을 나란히 공개했다. 양사는 학회에서 의료AI의 해외사업 협력을 위한 계약도 체결했다.
루닛은 ‘루닛 인사이트(Lunit INSIGHT)’를 활용한 8편의 연구결과를 내놨다. 흉부 엑스레이 영상 판독 시 이중 AI 알고리즘으로 정상 흉부 영상에 대한 판독 효율성을 높이고 이상 사례 누락을 예방하는 내용이다.
연구진은 정상/비정상 소견을 자율적으로 진행하는 알고리즘을 개발해 엑스레이 영상을 먼저 분석하고, 이후 상용 제품인 흉부 엑스레이 AI 영상분석 솔루션 ‘루닛 인사이트 CXR’로 추가 분석했다. 총 8029명 환자의 엑스레이를 NF모델로 분석해 이 중 3531건의 정상 엑스레이 중 절반인 1765건에 대해 정상 판정을 내린 문턱 값을 적용했을 때 이상 여부를 진단하는 민감도는 평균 97.8%를 기록했다. 이후 루닛 인사이트 CXR로 추가 분석해 NF모델이 찾아내지 못한 24건의 중 이상 사례가 있는 4건(16.7%)을 더 찾아냈다. 루닛은 추후 AI 솔루션 제품에 이번 연구에 쓰인 NF모델을 추가로 포함할 계획이다.
코어라인소프트는 흉부질환 동시 진단 솔루션 ‘AVIEW LCS PLUS’를 비롯한 AI 솔루션 라인업을 공개했다. 만성폐쇄성폐질환(COPD), 심장질환, 간질성 폐 질환 등을 진단하는 영상분석 자동화 솔루션이다. 이를 통해 각 분야의 의료 전문가들이 AVIEW 솔루션을 최적으로 활용할 수 있도록 임상 활용 사례와 응용에 대한 컨설팅을 진행했다.
루닛과 코어라인소프트는 학회 중 의료AI 분야 해외사업 협력을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다. 이번 MOU를 통해 유럽, 중동·아프리카(이하 EMEA) 시장에서 상호 협력하기로 뜻을 모았다.
구체적으로 △협력 파트너십 구축 △양사 제품 및 기술에 대한 지원 활동 △해외판매를 위한 공동 진출방안 모색 등에 적극적으로 협력하기로 했고, AI 솔루션에 대한 판권계약을 추진하고 공동 영업 및 마케팅 활동을 협력할 계획이다.
뷰노는 미국 식품의약국(FDA) 인증을 획득한 뷰노메드 딥브레인을 메인 테마로 선정했다. 이 제품은 딥러닝을 기반으로 뇌 MRI 영상을 분석해 뇌의 각 영역의 위축 정도를 제공하는 AI 의료기기다.
회사는 전시 부스 내 발표 세션을 통해 뷰노메드 딥브레인의 임상적 가치와 관련 주요 연구 성과를 소개했다. 또 변화하는 치매 진단 분야 임상 현장의 트렌드와 이에 대응하는 해당 제품의 업데이트 방향을 공유했다.
전시 부스에서는 각 제품이 의료영상저장전송시스템(PACS)과 연동된 모의 판독실을 운영해 현장 참가자들이 각 솔루션을 체험할 기회도 제공했다.
뉴로핏은 올해 출시된 알츠하이머병 치료제 관련 뇌 영상 분석 기술을 중심으로 1년간 준비한 제품 및 연구개발 성과를 선보였다. 뇌 영상 분석 주력 제품인 뇌신경 퇴화 영상 분석 소프트웨어 ‘뉴로핏 아쿠아(Neurophet AQUA)’와 PET 영상 자동 분석 소프트웨어 ‘뉴로핏 스케일 펫(Neurophet SCALE PET)’을 부스 전시했다.
이와 함께 알츠하이머병 치료제 부작용 분석 등 앞으로 출시될 뇌 영상 AI 분석 솔루션 기술을 소개하고 현장 참가자들이 직접 체험해 볼 수 있도록 데모 시연을 준비했다. 해당 제품은 내년 출시할 예정이다.
제이엘케이는 대뇌혈관폐색 조기검출 솔루션 ‘JBS-LVO’의 임상 연구 결과를 구연 발표했다. JBS-LVO는 뇌경색 의심환자의 CT 혈관영상에서 시술이 필요한 큰혈관폐색 여부를 AI가 자동으로 분석해주는 솔루션이다. 분석에 필요한 원본 영상 선택부터 혈관 사진 재구성, 대혈관폐색 여부 분석까지 이르는 모든 과정이 자동화돼 상이한 촬영 환경에도 적용된다.