서울아산병원과 삼성서울병원 공동 연구팀이 특발성 폐섬유증 환자의 CT 영상을 AI로 분석해 폐 섬유화 정도를 수치화하는 기술을 개발했다. 이 기술은 기존에 의료진의 육안 판독에 의존하던 진단 방식을 보완해 질병 진행 정도를 객관적으로 평가하고 예후를 예측하는 지표로 활용될 수 있다. 연구 결과는 올해 5월 국제학술지 American Journal of Respiratory and Critical Care Medicine에 게재됐다.
큐픽스 바이오 해설
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- 특발성 폐섬유증
- 원인이 명확히 밝혀지지 않은 채 폐 조직이 점차 굳어 호흡 기능이 저하되는 만성 진행성 질환이다.
- 폐 섬유화
- 정상 폐 조직이 흉터처럼 딱딱한 섬유성 조직으로 바뀌어 탄력과 기능을 잃어가는 현상이다.
- 예후 예측 지표
- 질병의 향후 진행 속도나 결과를 가늠하기 위해 의료진이 참고하는 수치화된 기준을 말한다.
폐섬유화 질환은 전통적으로 흉부 CT 영상을 의료진이 눈으로 판독해 섬유화 범위나 중증도를 평가해왔으며, 이는 판독자 간 차이가 발생하기 쉬운 정성적 방식이다. 최근 영상 분석에 AI를 접목해 병변을 자동으로 수치화하고 질병 진행 양상을 정량적으로 평가하려는 연구가 의료영상 분야 전반에서 활발히 이뤄지고 있다. 이러한 정량적 지표는 환자별 경과 관찰과 치료 전략 수립, 임상연구에서의 객관적 평가 기준으로 활용될 수 있다는 점에서 관심을 받는다.
Why it matters영상 판독의 객관화는 진단자 간 편차를 줄이고, 희귀·난치성 질환의 진행 양상을 보다 정밀하게 추적할 수 있게 해 의료영상 AI 연구 전반의 방향성을 보여준다.
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