폐가 딱딱하게 굳는 특발성 폐섬유증의 진행 정도를 컴퓨터단층촬영(CT) 영상만으로 정량 평가하고 향후 경과까지 예측할 수 있는 인공지능(AI) 기반 분석 기술이 개발됐다.

서울아산병원 영상의학과 최주애·호흡기내과 김호철 교수, 삼성서울병원 영상의학과 이호연 교수팀은 AI 기반 소프트웨어로 특발성 폐섬유증 환자의 CT 영상을 분석한 결과를 토대로 질병의 객관적 평가 지표를 마련했다고 3일 밝혔다.

특발성 폐섬유증은 원인이 분명하지 않은 난치성 폐 질환으로, 폐 조직이 점차 딱딱하게 굳어가며 호흡 기능이 떨어지는 질환이다. 병이 진행되면 숨이 차 일상생활이 어려워지고 진단 후 수년 내 사망에 이른다. 환자마다 진행 속도가 크게 달라 상태를 정확히 파악하고 추적 관찰하는 게 중요하다.

지금까지 특발성 폐섬유증은 폐기능검사나 CT 검사 등으로 진행 정도를 평가해왔으나 둘 다 한계가 있었다.

폐기능검사는 폐 전체의 기능 변화를 종합적으로 보여주지만, 폐의 어느 부위에서 섬유화가 진행되고 있는지 파악하기 어렵다.

CT 검사시 폐 내부를 직접 확인할 수 있지만, 의료진마다 영상 판독에 차이가 있고 시간에 따른 섬유화 변화를 정밀하게 측정하기가 어려운 편이다.

연구팀은 이러한 한계를 보완하기 위해 AI를 활용했다. AI가 CT 영상에서 폐 섬유화 영역을 자동으로 반복 측정·분석함으로써 시간에 따른 섬유화 범위의 변화 정도를 수치화한 것이다.

이후 연구팀은 실제 환자의 검사 기록과 비교해 성능을 검증했다.

서울아산병원에서 2011년 1월부터 2020년 4월까지 특발성 폐섬유증을 진단받고 1년 뒤 CT 검사와 폐기능검사를 모두 시행한 환자 524명의 기록을 분석했다.

그 결과 AI로 산출된 폐 섬유화 점수가 증가한 환자는 기존 폐기능검사에서도 질병이 악화한 것으로 나타났다.

폐기능검사에서 환자가 내뱉는 최대 공기량인 노력성 폐활량이 5% 감소한 환자는 폐 섬유화 점수가 2.72% 높았다. 폐의 일산화탄소 확산 능력이 10% 감소한 경우에는 폐 섬유화 점수가 4.52% 증가했다.

이 과정에서 폐 섬유화 점수가 4% 이상 증가한 환자는 폐 이식을 받아야 하거나, 사망할 위험이 높아지는 것으로도 확인됐다.

연구팀은 AI를 통해 특발성 폐섬유증의 진행 정도와 경과를 예측하는 표준화된 지표를 제시할 수 있다는 데 의미를 부여했다.

최주애 교수는 "이번 연구로 임상적으로 의미 있는 폐 섬유화 점수 변화의 기준치를 제시했다"며 "특발성 폐섬유증 환자의 관찰과 치료 전략 수립에 AI 기반 CT 정량 분석 기술이 보조 지표로 활용될 수 있을 것"이라고 밝혔다.

연구 결과는 '미국호흡기·중환자의학저널'(American Journal of Respiratory and Critical Care Medicine)에 게재됐다.