국내 연구진이 CT 영상에서 폐섬유화 정도를 정량화하고 질환 진행을 예측하는 AI 기반 영상 분석 기술을 개발했다. 이 기술은 원인 불명의 만성 진행성 폐질환인 특발성 폐섬유증(IPF) 환자를 대상으로 적용됐다. 연구는 영상의학과 최주애 교수 연구팀이 주도했다. 구체적인 임상 수치나 성능 지표는 본문에 명시되지 않았다.
큐픽스 바이오 해설
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- 특발성 폐섬유증(IPF)
- 원인이 명확하지 않으며 폐 조직이 점차 굳어가는 만성 진행성 폐질환을 말한다.
- 정량적 영상분석(Quantitative Imaging)
- CT 등 영상에서 병변의 크기나 밀도를 수치화해 객관적으로 평가하는 분석 기법이다.
- 질병 진행 예측 모델
- 환자의 영상·임상 데이터를 학습해 향후 질환 악화 양상을 추정하는 AI 기반 알고리즘이다.
- 의료영상 AI 소프트웨어(SaMD)
- 의료영상을 분석해 진단이나 예후 예측을 보조하는 독립형 소프트웨어 의료기기를 뜻한다.
폐섬유증은 증상이 서서히 나타나고 환자별 진행 속도 차이가 커서, 의료진이 치료 시점과 강도를 결정하기가 쉽지 않은 질환으로 알려져 있다. 전통적으로 CT 판독은 영상의학과 전문의의 육안 평가에 의존해왔는데, 이는 관찰자 간 차이가 발생할 수 있다는 한계가 지적된다. 이에 따라 영상에서 섬유화 정도를 자동으로 정량화하고 예후를 추정하는 AI 기술이 호흡기 질환 분야에서 연구되고 있으며, 이러한 소프트웨어는 통상 의료기기 규제 당국의 인허가 절차를 거쳐야 임상에 사용될 수 있다.
Why it matters영상 기반 AI 예측 기술은 만성 진행성 질환에서 치료 시작 시점을 조정하거나 환자군을 세분화하는 데 활용될 수 있어, 정밀의료와 의료기기 산업 전반에서 주목받는 영역이다.
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