의료영상저장전송시스템, PACS(Picture Archiving Communication System)가 AI(Artificial Intelligence)와 만났다.
인피니트헬스케어(대표이사 홍기태, 김동욱)는 18일(수) 서울 코엑스에서 개막한 제75회 대한영상의학회 학술대회(The 75th Korean Congress of Radiology)에서 AI PACS를 선보였다.
PACS는 X-ray, CT, MRI 등 방사선 장비로 촬영된 의학용 영상정보를 촬영과 동시에 대용량 기억장치에 저장, 영상의학과 전문가가 모니터를 통해 판독할 수 있도록 해주는 시스템이다.
효율성과 보안, 호환성, 워크플로우의 자동화 등 PACS의 주요 덕목 중에서도 최근에는 4차 산업혁명 시대에 걸맞게 AI와의 통합이 주요 화두로 떠오르고 있다.
인피니트헬스케어(이하 인피니트)는 PACS 분야에서 세계적으로 손꼽히는 기업 중 하나로, 이번 학술대회에서는 식약처 승인으로 유효성을 입증 받은 AI를 PACS와 연동, 실제 임상현장에서 사용 가능한 AI PACS를 공개하며 PACS 분야 리딩 기업으로서의 면모를 과시하고 있다.
사측에 따르면, 인피니트 AI PACS는 AI를 통해 영상의학과 전체 업무를 체계적으로 관리하는데 도움을 주며, 실제로 현재 서울대학교병원에서 판독 과정에 활용되고 있다.
앞서 서울대병원 연구팀은 AI를 활용한 연구 결과, 흉부 X선 폐암 결절 판독 정확도가 영상의학과 전문의가 포함된 연구 대상자 18명의 의사 모두에게서 향상됐다는 논문을 발표한 바 있다.
이어 지난 1월부터는 이 연구 결과를 바탕으로 식약처의 승인을 받은 AI, ‘루닛 인사이트’를 인피니트의 PACS에 탑재해 실제 영상판독에 활용하며 진료의 질과 효율성 향상을 도모하고 있다.
여기에 더해 인피니트는 루닛 이외에도 다양한 업체들의 AI 솔루션을 더해 사용자의 요구에 맞춰 각각의 AI들이 제시하는 결과를 통합, 또는 선택적으로 제공할 수 있도록 했다.
뿐만 아니라 다양한 영상 정보에 대해 AI가 질병 위험도나 검사의 중요도 등을 분석, 우선순위를 설정해 제공함으로써 영상의학과 전문의가 확인해야 할 업무량을 줄였으며, 특정 사용자에게 업무가 몰리지 않도록 배분하는 기능도 제공한다.
이외에도 과거의 영상과 현재의 영상을 동기화해 추적 검사가 용이해졌고, 환자 정보 익명화 및 데이터 암호화 기능을 통해 영상을 공유할 수 있도록 해 다학제 진료 등 협진의 효율성도 높였다.
이 가운데 AI PACS 개발 과정에 참여하고 실제 임상현장에서 이를 활용하고 있는 서울대학교병원 영상의학과 구진모 교수는 현재의 AI PACS보다 미래의 성장 가능성에 더 주목했다.
KCR 2019 현장에서 의약뉴스와 만난 구 교수는 먼저 AI와 PACS의 만남에 대해 “AI가 만든 정보를 보다 쉽게 보여주는 것이 PACS”라고 의미를 부여했다.
그러나 “아직 의료분야에서 AI는 초기 단계로 갈 길이 멀다”면서 “이미 알고리즘은 완성된 만큼, 앞으로 어떻게 의사들에게 보다 유용하고 특화된 정보를 제공할 수 있도록 할 것인가, 즉 정확도를 확인하고 효율성을 높이는 것이 PACS 업체들이 구현해야할 숙제이고 업계와 의사들이 함꼐 해결해야 할 과제”이라고 지적했다.
실제로 인피니트는 AI PACS가 임상현장에서 보다 유용하게 활용될 수 있도록 현장의 의견을 반영하며 사용자 환경(UI, User Inetrface)과 플랫폼을 개선해 나가고 있다.
이와 함께 구 교수는 “AI가 실제 임상 현장에서 활용되기 위해서는 밸리데이션이 필요하다”면서 “식약처의 허가는 정제된 환경에서 의미가 있었다는 것으로, 실제 다양한 진료환경에서 적용 가능한지 확인해 나가는 과정이 필요하다”고 강조했다.
그럼에도 불구하고, 건강검진이나 외래환자 등에서는 AI의 정확도가 상당히 높을 것이라는 게 그의 설명이다.
서울대학병원 역시 폐암이나 폐전이를 주로 다루는 혈액종양내과 외래에서 제한적으로 활용하기 시작해 흉부외과 등으로 확대했다.
인피니트 역시 흉부와 유방, 뇌 등 특정 분야를 중심으로 AI PACS의 가치를 점차 확대해 나가고 있다.
이와 관련, 구 교수는 “혈액종양내과의 경우 판독 결과가 나오기 전에 외래에서 치료를 시작한 후 판독 결과를 확인해야 하는 경우가 많은데, AI가 제공하는 정보가 확진 전 치료를 시작하는데 자신감을 줄 수 있을 것”이라며 “비교적 건강한 사람들을 대상으로 하는 건강검진이나 빠른 의사 결정이 필요한 응급실 등에서도 상당한 도움이 될 것”이라고 전망했다.
