AI가 첨단 의료 영상 소프트웨어를 혁신하는 방식

AI(인공지능)가 의료 영상 분야에 도입된 건 상당히 고무적입니다. 다양한 질병의 조기 발견과 진단에서 독창적 진전을 보이고 있습니다.

AI 기반 의료 영상 소프트웨어는 의료 분야에 실행 가능한 솔루션을 제공합니다. 스캔 중 생성되는 디지털 데이터를 효율적으로 처리해 가장 정확한 결과를 도출합니다.

이 글에서는 AI가 첨단 의료 영상 소프트웨어 개발을 어떻게 돕는지, 인상적인 사례들과 유스케이스들을 살펴봅니다.

들어가 보겠습니다.

AI가 의료 영상에 어떻게 도움이 될까?

AI는 병원 의료 영상 프로세스를 여러 방식으로 개선합니다. 스캔 시간 단축과 환자 케어 향상에 기술이 쓰이는 건 고무적입니다.

사진 제공: vectorpouch / Freepik

이 기술은 영상의학 전문의와 기타 의료 전문가들의 생산성 향상을 돕습니다. 기술자들은 첨단 의료 영상 소프트웨어가 병원 내 인원 수를 줄여 전파 가능성을 낮춘다고 강조합니다.

이런 이니셔티브는 최선의 의료 결정을 돕는 방식으로 영상 커뮤니티를 지원합니다. AI가 의료 영상을 어떻게 촉진하는지 보겠습니다.

1. 자동화로 생산성 향상

AI는 영상진단 워크플로의 일부를 자동화할 수 있습니다. 의료 전문가보다 의료 영상을 더 빠르게 분석할 수 있습니다. 더 나은 연산 능력 덕분입니다.

속도, 효율성, 정확성을 개선해 더 나은 케어로 이어지게 합니다.

2. 더 정확한 진단

연구들에 따르면 AI가 의료 영상 기반으로 암 등 질병 진단에서 의료 전문가와 전문의보다 더 뛰어날 수 있습니다.

예를 들어 구글 과학자들은 유방암 진단을 돕는 AI를 개발했습니다. 기술은 슬라이드를 통해 의료 영상을 캡처하고 딥러닝 알고리즘으로 암세포를 분석합니다.

비교 그룹 의사들 38%에 해당하는 슬라이드 기준으로 AI는 암 진단에서 99% 정확도를 기록했습니다.

3. 정량적 데이터 컴퓨팅

AI는 인간 인지 한계를 넘어 정량적 데이터를 다방면으로 활용할 수 있습니다.

환자의 입원 빈도와 병력을 기반으로 심부전 발생 여부를 예측할 수 있습니다.

무수한 가능성으로 전 세계 AI 기반 영상 모달리티 시스템이 급증했습니다. 이 성장은 딥러닝 기술의 급속한 진화와 교차 산업 파트너십 증가를 부추겼습니다.

의료 영상 분야 AI 주요 유스케이스

의료 영상 분야 AI 실생활 유스케이스들을 살펴보겠습니다.

1. 흔한 암 선별 검사

핵심에는 임상 케어 효율성 개선 욕구가 있으며, 여기엔 AI도 포함됩니다.

암 영상 내에서 AI는 검출, 특성화, 종양 모니터링을 포함한 임상 태스크 수행에 탁월한 효용을 가집니다.

• 검출: 이 단계에서 AI 기반 검출 도구는 관찰상 간과와 누락 오류를 줄입니다.
• 특성화: 진단, 분할, 병기 판정을 광범위하게 포착합니다. 종양 내 이질성과 변동성을 포착하는 견고한 종양 기술자 제공.
• 모니터링: AI는 종양의 시간 경과에 따른 변화 모니터링에 중요한 역할 수행. 자연 경과나 치료 반응에 따른 종양 변화의 시간적 추적.

의료 영상은 폐암, 유방암, 대장암 등 암 예방 선별 검사에서 중요한 위치를 차지합니다.

예: 전문가들에 따르면 의료 영상 AI는 폐암 조기 발견과 특성화 개선에 핵심 역할을 합니다.

양성 및 악성 결절을 구별할 수 있습니다. 조기 발견과 정확도 개선으로 환자 예후 향상과 과도한 치료 최소화에 기여합니다. 초기 단계 질병은 종종 완치 가능합니다.

게다가 AI는 폐암 병기 판정, 특성화, 치료 반응 모니터링도 강화합니다. 정량적 영상 특성으로 미세석회화를 더 정확히 분류할 수 있습니다. 사실 불필요한 양성 생검 비율을 잠재적으로 낮출 수 있습니다.

2. 심혈관 질환 위험 식별

머신러닝(ML), 인지 컴퓨팅, 딥러닝(DL) 같은 AI 기술들은 심장학과 심혈관 의학 실천 방식, 특히 심혈관 영상 분야를 바꿀 엄청난 잠재력을 가집니다.

심장 다양한 구조를 측정해 개인의 심혈관 질환 위험을 드러낼 수 있습니다.

AI는 수술이나 약물 관리가 필요한 문제들을 식별할 수 있습니다. 흔히 처방되는 흉부 X선 등 영상 검사에서 이상 자동 검출은 의사결정 신속화뿐만 아니라 진단 오류 감소도 가져옵니다.

잠시 생각해 보세요. 환자가 응급실에 와서 호흡 곤란을 호소하면, 첫 영상 검사인 흉부 방사선 촬영이 도움될 수 있습니다.

심장비대 초기 선별 도구로 쓰일 수 있고, 의료 전문가들은 심장 질환 표지자로 활용할 수 있습니다.

사실 제브라 메디컬 비전(Zebra Medical Vision)과 클라릿 헬스 서비스(Clalit Health Services)는 기존 컴퓨터 단층촬영(CT) 데이터로 AI를 써 심혈관 질환 환자를 조기 식별하는 연구 프로젝트를 발표했습니다. 제브라메드(Zebra-Med) AI 알고리즘으로 클라릿이 심장 사건 위험 환자들을 찾아냈습니다.

미래엔 때로 오류가 있는 영상의학 전문의 시각 평가가 AI의 효율적 활용으로 초월할 수 있습니다. 예: 흉부 X선에서 좌심방 확대 식별로 다른 심장/폐 문제 배제 가능.

게다가 제공자들이 환자별 적절한 치료를 표적화하게 돕습니다. 이후 자동 폐동맥 혈류 정량화로 판독 의료진 시간 절약.

3. 신경계 질환 진단 정확도 향상

지난 10년간 컴퓨터 단층촬영(CT), 양전자 방출 단층촬영(PET), 자기공명영상(MRI)이 뇌 연구에 혁명을 가져왔습니다.

전문가들은 영상진단 일일 오류율과 불일치가 3~5% 이상이라 추정합니다. 새로운 방법과 첨단 의료 영상 소프트웨어가 의사들의 효과적 데이터 분석을 도울 수 있음이 명확합니다.

의료 데이터 품질이 향상돼 더 나은 질병 분석과 통제가 가능해집니다.

잠시 생각하세요—근위축성 측삭경화증(ALS) 같은 퇴행성 신경질환엔 치료제가 없습니다. 이런 경우 정확한 진단이 개인이 예상 결과를 이해하고 장기 요양을 준비하게 돕습니다.

영상 연구는 ALS 식별과 ALS 및 원발성 측삭경화증(PLS) 구별에 필수적입니다. 영상의학 전문의가 병변이 두 질환 중 어느 구조를 모방하는지 판단하는 데 핵심 역할을 합니다.

의료 전문가들은 운동피질의 수동 분할과 정량적 감수성 매핑(QSM) 평가가 어렵고 필요하며 시간 많이 든다는 걸 압니다.

ML 기법이 뇌 관련 문제 해결에 점점 인기입니다. 이런 프로시저 자동화로 유망한 영상 바이오마커 개발을 도울 수 있습니다. 이런 새로운 이니셔티브가 제공자들의 워크플로 부담을 줄여줄 수 있습니다.

4. 흉부 합병증 탐지

폐렴과 기흉은 폐 허탈과 호흡기/순환기 계통 곤란으로 생명을 위협하는 응급 상황으로 번질 수 있습니다. 심각한 기흉 탐지와 치료 지연은 환자에게 심각한 해를 끼칠 수 있습니다. 이런 경우 인공 알고리즘이 의사들을 도울 수 있습니다.

방사선 영상은 폐렴 진단과 기관지염 등 타 폐 질환과의 구별에 널리 쓰입니다. 하지만 영상의학 전문의가 항상 영상을 읽을 수 있는 건 아닙니다.

영상의학 전문의가 있어도, 낭포성 섬유증이나 악성종양 같은 기존 폐 질환 환자들에서 폐렴 탐지가 어려울 수 있습니다.

여기서 AI 알고리즘이 X선 등 영상의 음영 증거를 평가해 폐렴 가능성을 판단할 수 있습니다. 이후 의료 제공자들에게 잠재적 진단을 알려 신속한 치료를 가능케 합니다.

또한 고품질 훈련 데이터로 무장한 컴퓨터 알고리즘이 흉부 X선에서 기흉을 유의미한 정확도로 탐지해 의사들의 신속 검토 우선순위 설정을 도울 수 있습니다.

영상의학 전문의가 알고리즘을 도구로 써 심각한 기흉 탐지 속도를 높일 수 있습니다. 특히 인력 부족 시 처리 시간이 보통 더 길어지는데 그때 유용합니다.

흉부 합병증과 질환 탐지 정확도를 재확인하는 좋은 사례를 보겠습니다. 한 연구에서 알고리즘이 중간/대형 기흉을 보이는 이미지 다수(80~84%)를 탐지하면서, 기흉 없는 이미지를 90% 이상 정확히 음성으로 분류했습니다.

이런 알고리즘 구현으로 다양한 의료 환경에서 제공되는 케어 속도와 품질이 개선될 수 있습니다. 게다가 AI가 환자 장기 모니터링에도 도움될 수 있습니다.

신속한 탐지와 치료 의료진과의 빠른 소통으로 심각한 기흉의 더 빠른 치료와 심각한 의료 문제의 영향 완화가 가능합니다.

의료 영상 분야 AI 주요 사례

임상 사용 승인을 받은 인기 AI와 머신 비전 기술들을 살펴보겠습니다.

1. 퀀트엑스(QuantX) - 퀀터티티브 인사이츠(Quantitative Insights)

파라곤 바이오사이언스(Paragon Biosciences)와 클래리티 이미징(Qlarity Imaging)이 인공지능 힘을 빌려 인간이 암을 더 일찍, 더 정확히 잡도록 돕는 방법을 개발했습니다.

퀀트엑스는 FDA 승인을 받은 최초의 컴퓨터 보조 유방암 진단 시스템으로 영상의학에 사용됩니다. MR 영상 데이터를 사용해 영상의학 전문의가 유방 이상을 평가하고 특성화하도록 돕는 정량적 영상 분석 소프트웨어 디바이스입니다.

이 소프트웨어는 영상의학 전문의가 MRI를 해석하도록 돕고, 암성 및 비암성 유방 병변 간 차이를 기록합니다. 파라곤 바이오사이언스 CEO 겸 회장 말처럼 영상의학은 많은 질병 진단의 근간이며, 미래는 기술과 함께하는 영상의학자입니다.

또한 퀀트엑스는 초음파와 유방촬영술을 포함한 다중 모달리티 디지털 이미지 뷰어로도 쓰일 수 있습니다. 소프트웨어엔 이미지 측정/문서화 도구와 구조화된 보고서 출력이 포함됩니다.

유방 MRI (국립암연구소) | 이미지 출처

2. 프로파운드 AI(ProFound AI) - 아이캐드(iCAD inc.)

유방암 컴퓨터 보조 검출 시장 선두주자 아이캐드(iCAD)가 최신 AI인 프로파운드 AI(ProFound AI)를 선보였습니다.

디지털 유방 단층촬영(DBT)용 프로파운드 AI는 최신 딥러닝과 AI 기술로 개발됐습니다. 단층촬영 케이스 판독 과제 해결에 임상적으로 입증돼 영상의학 전문의를 지원합니다.

프로파운드 AI는 2D 유방촬영술 판독을 돕는 강력하고 입증된 딥러닝 AI 플랫폼입니다.

고성능 암 검출 및 워크플로 솔루션으로 각 이미지를 정밀하게 검사/분석합니다. 또한 악성 연조직 밀도와 석회화를 탁월한 정확도로 검출합니다.

2D 유방촬영술용 프로파운드 AI | 이미지 출처

3. 아이디엑스-DR(IDx-DR)

자율 AI 진단 도구 제조사 아이디엑스(IDx)가 아이디엑스-DR(IDx-DR)을 만들었습니다. 인간 개입 없이 당뇨망막병증을 진단할 수 있는 디바이스입니다.

이 시스템은 망막 카메라인 토프콘 NW400(Topcon NW400)에서 찍은 이미지를 소프트웨어로 분석해 병변 증거를 찾는 최초의 FDA 승인 자율 인공지능(AI)입니다.

어떻게 작동하나?

의사가 환자 망막 디지털 이미지를 아이디엑스-DR 소프트웨어가 설치된 클라우드 서버에 업로드합니다. 소프트웨어가 추가 진단 평가를 위한 정확한 결과를 제공합니다.

FDA가 아이디엑스-DR을 혁신적 기기(Breakthrough Device)로 지정했습니다. 이 맥락에서 창업자이자 회장인 마이클 아브라모프(Michael Abramoff)는 의료 시스템에 당뇨망막병증을 더 효율적이고 비용 효과적으로 탐지할 방법이 필요하다고 적절히 말했습니다.

아이디엑스-DR 시스템 | 이미지 출처

4. 오스테오디텍트(OsteoDetect) - 이매진 테크놀로지스(Imagen Technologies)

이매진 테크놀로지스(Imagen Technologies)의 오스테오디텍트(OsteoDetect) 소프트웨어는 컴퓨터 보조 검출 및 진단 소프트웨어입니다. 이 기술은 AI 알고리즘으로 2D X선 이미지를 검사/분석해 원위 요골 골절 징후를 찾습니다.

소프트웨어는 딥러닝 기법으로 손목 방사선 사진(전후방[PA] 및 측면[LAT])을 분석해 성인 환자 원위 요골 골절을 찾습니다. 또한 골절 위치를 이미지에 표시해 제공자의 검출과 진단을 돕습니다.

FDA 승인 오스테오디텍트는 1차 진료, 응급 진료, 응급의학, 정형외과 등 전문 진료를 포함한 다양한 임상 환경에서 임상의들이 사용하도록 의도됐습니다.

오스테오디텍트 AI 가이드 소프트웨어 | 이미지 출처

5. 컨택트(ContaCT) - 비자이(Viz.ai)

비자이(Viz.ai)의 컨택트(ContaCT)는 알림 전용 병렬 워크플로 도구입니다. 컨택트는 AI 알고리즘으로 컴퓨터 단층촬영(CT) 이미지를 검사/분석해 뇌졸중 증상 바이오마커를 찾습니다.

소프트웨어는 딥러닝으로 이미지 특성을 정량화하고, 스캔에서 대혈관 폐색(LVO)과 일치하는 혈관 분할을 수행합니다.

뇌졸중 치료에 시간은 생명이므로, 치료 의사에게 직접 알림을 보내는 모바일 앱이 생명을 구할 수 있습니다.

비자이 컨택트 애플리케이션 | 이미지 출처

숙련된 영상의학 전문의 부족, AI로 해결 가능할까?

한쪽에선 횡단면 영상(CT, MRI) 수요가 증가합니다. 다른 쪽엔 영상을 검사/분석할 훈련된 영상의학 전문의가 부족합니다.

유럽 전역에 훈련된 영상의학 전문의가 심각하게 부족합니다. 영국이 최악의 용량 제약에 직면해 인구 대비 활동 영상의학 전문의 수가 최저입니다.

예산 제약, 고령화 인구, 시간 많이 드는 영상 분석 과정이 유럽 전역 영상의학 전문의 파국적 부족의 원인일 겁니다. (출처)

AI와 머신러닝으로 전문가들은 이 문제 해결을 희망합니다. AI로 데이터 기록 및 분석 실행 같은 여러 수작업 활동을 자동화할 수 있습니다. 하지만 AI 기반 의료 영상 소프트웨어 사용엔 여전히 과제들이 있습니다.

의료 영상 분야 AI 사용의 과제들

글로벌 AI 지원 영상 모달리티가 시장 지형을 바꿀 태세입니다. 하지만 AI 기반 의료 영상 소프트웨어는 몇 가지 중대한 과제들에 직면해 있습니다.

위기 측면들을 점검해 보겠습니다.

• 규제 과제

AI 애플리케이션엔 안전성, 프라이버시 보호, 민감 정보 윤리적 활용을 위한 규제가 필요합니다.

AI 설계 의도 고려가 필요합니다. 일부 디바이스는 비윤리적 방식으로 작동하도록 프로그래밍될 수 있습니다. 그래서 시의적절하고 관련성 있는 규제 설정이 필요합니다.

• 의료 영상 비용 상승

의료 영상 분야 글로벌 AI 시장이 2026년까지 2,648.5억 달러에 달할 전망입니다. 연구에 따르면 높은 비용과 시스템 도입 주저도 시장 성장 제약 요인으로 예상됩니다. (출처)

과제엔 새로운 기술이 케어 제공을 와해시키고 환자 결과 개선 필요성도 포함됩니다. 하지만 기술적 복잡성과 과제 증가 속에 기술을 활용해 영상 역량 격차를 해소할 솔루션을 제시할 훌륭한 기회도 있습니다. 앱 기업가로서 모범 사례를 내면화해 늘어나는 니즈를 충족하며 진화할 수 있습니다.

마무리

의심할 여지 없이 의료 영상 AI는 흥미진진한 갈림길에 있습니다. AI는 방대한 의료 영상 처리 파워를 높이며 유망한 미래를 가집니다. 흥분에도 불구하고 더 견고해지기 전 필요한 개선점들이 남아 있습니다. 그래도 AI는 의료 영상 공간에서 중요한 역할 할 수 있습니다. 사람들이 엄청난 수의 이미지를 처리하는 방식을 바꿔 환자 케어 개선과 스캔 시간 단축을 이룰 수 있습니다.

AI 역량에 관해 아직 수면만 긁고 있습니다. 고객들이 AI 기반 임상 솔루션에 신뢰를 키우며 의료 영상 지형은 가속화될 것입니다. 영상의학 전문의에게 진단 정확도 향상을 가능케 하는 견고한 소프트웨어를 계속 개발하면 됩니다.

이매지노베이션(Imaginovation)과 함께 블록버스터급 AI 의료 영상 소프트웨어 구축하기

많은 과제에도 불구하고 의료 영상 AI 솔루션을 시장에 내놓는 건 흥분되는 일입니다. 영상의학 AI가 비약적으로 성장할 게 분명합니다. 견고한 의료 영상 소프트웨어 개발을 원하신다면 상담하세요.

우리는 롤리 소재 수상 경력의 웹/모바일 앱 개발 회사로, 지속 가능하고 게임 체인징하는 디지털 스토리 개발에 엄청난 경험을 보유하고 있습니다. 대화해 보시죠.