[메디게이트뉴스 박도영 기자] 최근 딥러닝 기반 소프트웨어를 사용해 뇌 자기공명혈관영상(MRA)에서 자동으로 뇌동맥류 의심 부위를 검출하는 기술이 개발돼 높은 성능을 보고하고 있다. 이러한 기술은 진단의 정확도를 높이면서 의료진의 업무 부담을 줄이고 진단 효율을 높여준다.

국내 의료 인공지능(AI) 전문기업 딥노이드가 개발한 딥뉴로(DEEP:NEURO)는 AI 기술을 활용해 뇌 MRA 영상으로부터 낭상(Saccular) 비파열 뇌동맥류 및 다발성 뇌동맥류를 검출하는 진단보조 소프트웨어다. 검출한 뇌동맥류의 위치 및 크기를 시각적으로 표시(Bounding Box)해 임상 현장에서 쉽게 확인할 수 있도록 하는 것이 특징이다. AI로 분석한 뇌혈관 데이터는 2차원 MIP 영상으로 변환해 의료진이 뇌동맥류 의심 병변을 더 쉽고 정확하게 볼 수 있도록 돕는다.

2020년 식품의약품안전처로부터 품목허가를 받은 데 이어 2023년 혁신의료기술로 지정됐고, 지난해 건강보험에 임시 등재되며 비급여 코드를 받았다. 현재 30개 병원에서 딥뉴로를 사용하고 있다.

식약처 승인의 기반이 된 연구에 따르면, TOF(time-of-flight) MRA에서 낭상 비파열 뇌동맥류 감지에 대한 딥뉴로의 민감도는 91.11%, 특이도는 93.91%를 달성해 목표치인 87%와 92%를 초과했다.

혈관 근처에서만 VOI(volume of interests)를 추출하는 접근 방식을 통해 검색 공간을 줄이면서 처리 시간은 1분 미만으로 단축했고, 위양성 검출률을 크게 줄였다. 전체 이미지 대신 추출된 VOI에 대해서만 결정을 내리고, 예측 위치에 바운딩 박스를 표시해 블랙박스(black box) 문제, 즉 설명할 수 없는 요소를 최소화했다.

연구팀은 "컴퓨터 지원 진단(CAD) 시스템이 임상적으로 유용하기 위해서는 독립적인 성능이 방사선 전문의와 비슷해야 한다"면서 "정의를 엄격하게 했음에도 이 모델은 방사선 전문의와 비교할 수 있을 정도로 높은 수준의 민감도와 특이도를 달성했고, 사례당 위양성 검출율은 0.123에 불과했다"고 설명했다.

유럽영상의학저널(European Radiology) 논문에서 딥뉴로는 외부 데이터 세트를 사용해 높은 진단 성능을 검증했다. 연구팀은 이 알고리즘이 실제 임상 환경에서 일반적으로 사용하기에 강력하고 효과적일 수 있다고 했다.

미국신경영상의학저널(American Journal of Neuroradiology)에 게재된 논문에서는 여러 전문 분야를 가진 의사들이 딥러닝 기반 소프트웨어를 사용해 뇌동맥류를 진단했을 때 진단 성능이 크게 향상되는 것이 확인됐다. 진단 성능은 영상의학 전문의와 비교할 수 있는 수준이었다.

연구팀 내부 분석 결과, 연구에 참여한 신경외과, 신경과 전문의에서 환자당 및 병변당 민감도 측면에서 성과가 크게 향상됐고, 위양성 사례 수는 증가하지 않았다. 해석 시간이 단축됐고, 5㎜ 미만 병변에 대한 탐지율도 향상됐다.

연구팀은 "이러한 유형의 CAD 소프트웨어는 신경외과와 신경과 의사에게 도움이 될 수 있다고 결론 내릴 수 있다"면서 "하위그룹 분석에서 소프트웨어가 3㎜ 이상 병변을 놓치지 않는 것으로 나타났다. 이는 외부 테스트 세트를 통해 검증된 이전 연구 결과와 일치한다"고 했다.

이어 "이 소프트웨어의 정확성은 임상의의 시간 절약과 안전성뿐 아니라 임상적으로 중요한 동맥류를 소프트웨어로 필터링할 수 있기 때문에 심리적 부담 감소로 이어질 수 있다"고 덧붙였다.

딥노이드는 향후 뇌동맥류 의심 병변의 크기와 부피 정보, 혈관 정보, 영상 분석 결과를 리포트 형태의 판독문으로 보여주는 기능까지 제공할 계획이다.

또한 서울아산병원 연구팀과 딥뉴로의 기능 고도화를 위해 협력하고 있다. 뇌동맥류를 진단하고 치료 계획을 세우는 데 사용되는 주요 영상 처리 기술에 관한 연구로, 혈관 구조를 자동으로 분석하거나, 병변을 감지하고 정량화하는 것을 목표로 하고 있다.