Fully Automatic Coronary Calcium Score Software Empowered by Artificial Intelligence Technology: Validation Study Using Three CT Cohorts
인공지능을 활용한 관상동맥석회화점수 자동 계산 소프트웨어: 3개의 CT코호트를 활용한 검증 연구
Korean J Radiol. 2021 Nov;22(11):1764-1776 https://doi.org/10.3348/kjr.2021.0148양동현 (서울아산병원)
안녕하세요. 울산의대 서울아산병원 영상의학과의 양동현입니다. 대한심장혈관영상의학회 웹진에 제 논문을 소개하게 되어서 영광이며 감사드립니다. 본 논문은 인공지능을 활용한 관상동맥석회화 (coronary artery calcium score, CAC) 자동 계산 소프트웨어 (이하 자동_CAC)의 개발과정을 요약해 설명하고 소프트웨어의 정확성을 숙련된 방사선사가 분석한 결과와 비교하여 보고한 논문입니다. 소프트웨어의 개발은 논문의 1저자인 서울아산병원 의공학연구소의 이준구 교수가 맡았고, 저는 개발과정에 함께 참여하고 소프트웨어의 검증을 맡았습니다. 이 논문의 기존의 연구들과 비교하여 다음과 같은 몇가지 차별 점이 있습니다.
일부 사소한 에러들이 있었지만 (그림 3) 병변을 찾아내는 민감도가 93.3%로 높은 반면 위양성율은 CT 10건에 1개정도로 매우 낮아서 숙련된 방사선사가 수행하는 분석과 큰 차이가 없다고 결론 내었습니다. 임상적으로 적용하기 위해서는 낮은 위양성율을 유지하는 것이 중요한데 CAC CT에서 직접 관상동맥을 추출하는 전략이 주효한것으로 판단하였습니다. 이 기술은 국내 소프트웨어 회사를 통해 상업화 되었고, 현재 서울아산병원에서는 건강검진 CT를 대상으로 본 소프트웨어가 적용되고 있습니다. 기존에 숙련된 방사선사들이 하던 업무는 이 소프트웨어로 대체되었습니다. 향후 관상동맥 스텐트의 구분 과 심장판막석회화의 자동분할등 추가 업데이트를 거쳐서 외래/입원 CT에도 적용될 예정입니다. 의료인공지능이 적용되는 다양한 분야가 있는데, 많은 이들은 좀더 원대하고 거창한 목표에 집중하여 연구하고 있고 저도 일부 복잡한 연구들을 수행하고 있습니다. 본 연구는 현재 기술 수준에서 비교적 쉽게 달성 가능한 목표를 상용화하여 실제 CT업무를 바꾸었다는 면에서 의의가 있다고 생각합니다. 감사합니다.