딥러닝, MRI 해석 도움...방사선과 전문의 부족 '대안'
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딥러닝, MRI 해석 도움...방사선과 전문의 부족 '대안'
  • 양태경 기자
  • 승인 2019.11.13 11:37
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“딥러닝”, 심장 ‘자기공명단층촬영(MRI)’ 검사해석 판도 바꾼다
네덜란드 라이던대 연구진, ‘딥러닝’ 가능성 의료서비스 제공자들에게서 발견
‘딥러닝’ 검사판독 자동화, 방사선과 전문의 부족 의료센터에 큰 도움
MRI 장비 (사진=지멘스)
MRI 장비 (사진=지멘스)

(AI타임스=양태경 기자) 최근 미국영상의학학회지(American Journal of Roentgenology)에 발표된 연구논문이 심장 ‘자기공명단층촬영(MRI)’ 검사해석 판도를 ‘딥러닝’(deep learning) 기술이 완전히 뒤바꿔 놓을 가능성을 보여주었다고 밝힌 가운데, 전세계 심장외과 전문의들의 주목을 받고 있어 화제다.

일반적으로 심장 자기공명단층촬영(MRI)은 심장구조와 기능에 대한 평가 그리고 심근흉터 평가를 포함해 다양한 용도로 사용되고, 평가에 대한 양상은 다양한 범위의 정보를 제공할 뿐만 아니라 심장이상에 대한 우리의 이해를 크게 향상시켜 준다고 알려져 있다.

하지만 이 연구에서 네덜란드 라이던대학교 의료센터의 첸 타오 박사와 그 의 동료들은 “의료영상 분석의 임상적 효용뿐만 아니라 그것이 기술적으로 어려운 과제이기도 하기 때문에 심장자기공명단층촬영(MRI)에 대한 정량적 분석은 사랑을 많이 받아 온 주제”라며 "이 영상분석 방법은 육안으로 심장이 보여주는 기형, 형태, 크기 및 심장이 놓인 방향 차이 그리고 이번에는 대조적으로 영상이 보여주는 밝기, 인공물, 영상데이터의 신호 대(對) 잡음 비율의 차이와 같은 심장 자기공명단층촬영(MRI) 데이터의 방대한 가변성에 대해 따져 볼 필요가 있다”고 지적한다.

또한 타오 박사는 “‘딥러닝’ 기술이 최근 등장하기 전까지 어떠한 전통적인 영상해석 방법도 그렇게 복잡하고 다양한 임상데이터를 적절하게 다룰 충분한 가능성을 보여주지 못 해 왔다”고 덧붙였다.

하지만 실제로, 타오 박사가 이끄는 연구진은 “‘딥러닝’이 심장의 구조, 기능, 긴장과 움직임, 조직 등의 정량화 해석을 보조할 수 있다는 것이 의료서비스 제공자들에게서 발견됐다”고 전하면서 “‘딥러닝’이 심장 자기공명단층촬영(MRI) 검사에 영향을 미칠 수 있는 주된 방법 중 하나는 환자치료에 속도를 낼 수 있다는 것인데 경험이 풍부한 방사선 전문의들일지라도 하나의 케이스를 해석하는데 평균 15분 이상이 걸리지만 ‘딥러닝’은 그 시간을 단 몇 분으로 단축시킬 수 있다”고 강조했다.

또한 연구진은 "육안분석의 피로가 사라지기 때문에 방사선과 전문의들이 병력과 진단 등 보다 환자중심의 사안에 집중할 수 있다"며 "심장 자기공명단층촬영(MRI) 검사 판독을 자동화함으로써 ‘딥러닝’을 통해 경험이 적은 방사선과 전문의가 또는 환자수가 많고 방사선과 전문의수가 부족한 센터에서 심장 자기공명단층촬영(MRI) 검사를 더 많이 이용할 수 있다"고 덧붙여 ‘딥러닝’을 이용한 심장 자기공명단층촬영(MRI) 검사를 채택하는 병원이 앞으로 계속 늘어나 더 많은 환자들이 더 빠른 시간 안에 그리고 더 정확한 검사결과를 받아보기를 기대해 본다.

【에이아이타임스 aitimes 에이아이타임즈】


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