뷰노, 인공지능 기술력 'RSNA 2019' 장식
뷰노, 인공지능 기술력 'RSNA 2019' 장식
  • 이영재 기자 garden@kma.org
  • 승인 2019.12.09 12:37
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흉부 질환·전립선암· 폐암 등 치료 패러다임 변화 선도사례 '눈길'
사업·학문적 성과 공유…임상 분야 확장 가능성 담음 비전 제시

의료 인공지능(AI) 솔루션 개발 기업 뷰노가 지난 주 미국 시카고에서 열린 북미 방사선 의료기기 전시회(RSNA 2019)에서 선도적인 의료 인공지능 기술력과 뷰노 메드 솔루션을 역대 최대 규모로 선보였다.

지난 1915년 시작된 세계 최대 영상의학 제전인 RSNA에서는 해마다 최신 학문적 성과와 산업 정보를 공유하고 있으며, 함께 마련되는 의료기기·솔루션 전시회에는 5만명의 영상의학 전문의와 관련 전문가 등이 참관하고 있다.

올해 RSNA에서는 다양한 의료 인공지능 관련 연구 결과가 발표됐고, 관련 기업 전시로만 구성된 AI 쇼케이스를 별도로 운영되는 등 인공지능에 대한 높은 관심을 방증했다.

뷰노를 비롯 한국 인공지능 의료기기 기업 10여개도 이번 전시에 참가해 세계적 경쟁력을 갖춘 기술력과 우수한 성과를 선보이며 눈길을 모았다.

뷰노는 ▲참여기업의 방향성과 성과를 발표하는 AI 시어터 세션 ▲까다로운 심사를 거쳐 선정된 연구결과를 소개하는 학술 발표 세션에서 세계 의료 인공지능 시장해서 확고한 입지를 다져온 뷰노의 성과를 소개했다. 또 ▲최신 뷰노메드 의료 인공지능 솔루션을 직접 시연할 수 있도록 구성된 전시부스는 역대 가장 많은 방문자가 방문했다.

AI 시어터는 영상의학을 넘어 의료 전 분야로 확장하고 있는 기업 성과와 가치 전달의 장이 됐다.

성진경 의학 이사(영상의학 전문의)·박현호 메디컬 디렉터는 2일 진행한 AI 시어터 발표에서 뷰모의 성과와 비전을 소개했다. 해당 세션에서는 뷰노의 진단 보조 플랫폼인 뷰노 메드의 개발 과정·현황과 향후 계획이 공개됐다. 또 각 제품별로 목적·성능·검증 과정에 대해 소개와 함께 학문적 성과를 공유하고, 국내 최초로 식품의약품안전처 허가를 받은 인공지능 의료기기로서의 상용화 경험을 소개했다.

안과·병리과 등 기타 의료 영상·생체 신호 분석 분야에서 개발중인 제품 라인업을 기반으로 진단 보조를 넘어 조기 검진·치료 결정까지 임상 적용 분야를 확장하는 등 의학 분야 발전 연구 플랫폼으로서의 뷰노 비전을 제시했다.

의료 인공지능(AI) 솔루션 개발 기업 뷰노가 지난 주 미국 시카고에서 열린 북미 방사선 의료기기 전시회(RSNA 2019)에서 선도적인 의료 인공지능 기술력과 뷰노 메드 솔루션을 역대 최대 규모로 선보였다. 성진경 의학이사(영상의학과전문의)가 'RSNA 2019' AI시어터에서 뷰노의 기술적 성과와 비전에 대해 설명하고 있다.
의료 인공지능(AI) 솔루션 개발 기업 뷰노가 지난 주 미국 시카고에서 열린 북미 방사선 의료기기 전시회(RSNA 2019)에서 선도적인 의료 인공지능 기술력과 뷰노 메드 솔루션을 역대 최대 규모로 선보였다. 성진경 의학이사(영상의학과전문의)가 'RSNA 2019' AI시어터에서 뷰노의 기술적 성과와 비전에 대해 설명하고 있다.

성진경 의학 이사는 "모든 뷰노메드 솔루션은 의료진의 임상적 판단에 대한 효율성과 정확도 향상뿐 아니라, 의료진·환자 간의 의사소통을 증진하는 것을 목표로 개발됐다"며 "임상 증례 연구를 위한 데이터베이스 활용 플랫폼 개발에도 중점을 두고 있다"라고 설명했다.

학술 발표에서는 흉부 질환·전립선암·폐암 분야의 치료 패러다임 변화를 선도하는 의료 인공지능 연구결과가 발표됐다.

정원모 연구원은 2일 학술발표세션에서 '딥러닝 기반 전립선암 자동 분할 다중 파라미터 MRI(mp MRI) 진단 기술  : 비뇨기 영상의학전문의와 판독 성능 비교'를 주제로 발표했다. mp MRI와 병리조직검사 결과 비교로 얻은 정확한 병변 위치를 바탕으로 mp MRI 데이터만으로 전립선암을 분할하는 알고리즘 개발 과정과 주요 성능이 공개했다. 뷰노의 AI 기반 전립선 암 자동 분할 솔루션은 고도로 숙련된 비뇨기계 영상의학전문의와 유사한 판독 성능을 보였다. 추후 다기관 MRI 장비에서 획득한 의료 영상 분석 솔루션을 통해 전립선 영상 분석 솔루션 상용화도 추진할 예정이다.

정원모 연구원은 "이번 연구결과는 뷰노의 솔루션을 통해 전립선암 조직의 전체 절제가 불가피했던 치료과정을 근본적으로 변화시켜 환자 삶의 질 향상 가능성을 시사한다"고 말했다.

배웅 선임연구원은 3일 '국제 다기관에서 시행된 흉부 X선 영상 기반 주요 비정상 패턴 조합을 학습한 딥 러닝 모델의 주요 흉부 질환 판독 성능 평가' 를 주제로 발표했다.

뷰노의 흉부 X선 관련 딥 러닝 모델이 학습한 ▲폐 결절 ▲경화 ▲간질성 음영 ▲흉막 삼출 ▲기흉 등의 주요 흉부 비정상 소견들의 조합을 통해, 직접적으로 학습하지 않은 결핵이나 폐렴과 같은 주요 감염성 흉부 질환을 높은 정확도로 탐지했다. 이같은 연구결과를 기반으로 후속 진행 중인 추가 비정상 소견 학습을 통해 인공지능 모델이 보다 다양한 흉부 소견·질환들을 찾아낼 수 있을 것으로 예상했다.

배웅 선임연구원은 "식약처 허가를 받았던 뷰노메드 흉부 X레이의 비정상 소견 종류를 확대해 다양한 소견·질환들에 대한 탐지가 가능한 방향으로 2차 인허가를 신청할 예정"이라고 밝혔다.
박현호 뷰노 메디컬 디렉터는 '위음성 수검자를 줄이기 위한 딥러닝 기반 컴퓨터 보조 탐지 알고리즘 활용: 건강검진센터에서의 예비 연구결과' 발표를 이어갔다. 이 자리에서는 폐암 검진 목적의 저선량 CT 촬영에서 위음성률을 낮추기 위한 컴퓨터 보조 폐결절 탐지 알고리즘 활용 가능성에 대한 평가 결과가 소개됐다.

연구에 사용된 딥러닝 기반 폐결절 탐지 알고리즘은 첫 판독상 정상으로 보고됐던 환자 9952명 중 결절이 있었던 환자 269명을 발견했다. 이 중 10명의 환자는 폐암 검진 판정 기준에 따라 면밀한 추적 관찰이 필요했던 경우로 확인됐다.

박현호 메디컬 디렉터는 "정상으로 판독된 환자에서 확인되지 않았던 결절을 뷰노의 폐결절 탐지 알고리즘이 탐지함으로써, 유용한 진단 보조 소프트웨어로서의 역할이 기대된다"고 말했다.

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