GE헬스케어 마티아스 고옌 유럽 CMO·스콧 밀러 CCO
보다 빠르고 정확한 진단…영상의학과·병원 업무 효율성 최적화
변화는 인공지능(AI) 기술에 의해 가속화되고 있다.
AI 기술은 CT·MRI 등 진단영상장비의 환자 스캔 ‘전·중·후’ 전 과정에 활용돼 보다 빠르고 정밀한 의료영상을 제공하는 토대가 되고 있다.
이를 통해 생성된 의료영상과 방대한 양의 데이터는 영상의학과 전문의들의 영상판독 및 환자 진단의 정확도와 숙련도를 향상시켜 정밀의학 실현을 앞당기고 있다.
지난 21일 폐막한 ‘제75차 대한영상의학회 학술대회’(KCR 2019)에서는 AI 기술이 가져올 영상의학 발전과 미래에 대한 집중적인 조명이 이뤄졌다.
특히 GE헬스케어는 KCR 런천 심포지엄을 통해 AI 기술을 접목한 진단영상장비 활용사례와 AI 기술이 이끄는 영상의학 혁신과 미래 발전방향을 영상의학과 전문의들과 공유했다.
GE헬스케어 마티아스 고옌(Mathias Goyen) 유럽 의학총괄대표(Chief Medical Officer)·스콧 밀러(Scott Miller) 커머셜총괄임원(Chief Commercial Officer)은 심포지엄 발표에 앞서 기자와 만나 영상의학 발전을 견인하는 AI 기술 중요성과 함께 GE헬스케어의 AI 기술 개발 현황과 적용사례를 소개했다.
마티아스 고옌 대표는 “환자 진단·치료가 개인 맞춤형 헬스케어로 발전해 나가고 있다”며 “AI 기술은 수많은 환자 데이터를 영상의학과 전문의를 비롯한 의료진들이 직접 다뤄야하는 과정에서 업무 효율성을 높여 환자를 보다 빠르고 정확하게 진단할 수 있는 하나의 솔루션”이라고 설명했다.
GE헬스케어 AI 기술은 각각 ‘진단영상장비·영상의학과·병원’에 적용돼 환자 진단·치료의 임상적 유효성은 물론 더 많은 검사를 수행할 수 있는 영상의학과 워크플로우 최적화를 통해 병원 생산성을 높이는데 활용된다.
이미 CT·MRI와 같은 진단영상장비는 AI 기술과의 접목이 상당부분 이뤄진 상태.
고옌 대표는 “대부분의 AI 기술들이 영상 획득 이후에 집중하는 반면 GE헬스케어는 환자 스캔 ‘전·중·후’ 과정에 걸쳐 빠르고 정확한 진단·치료를 지원한다”며 GE헬스케어만의 차별화된 강점을 내세웠다.
스캔 전 단계로 뇌 MRI 검사를 예로 들었다. 방사선사는 정확한 영상 획득을 위해 MRI 촬영 전 환자 및 검사 부위를 스캐너 위치와 정확히 맞추는 작업을 수행한다.
이때 환자마다 머리 형태와 크기가 다르기 때문에 스캐너 위치와 정확히 맞추는 미세조정 작업이 적지 않고, 이로 인한 시간도 많이 소요된다.
GE헬스케어 AI 기반 ‘인텔리전스 이미징 기술’은 임상논문과 레퍼런스 등 데이터베이스를 활용한 딥러닝 알고리즘을 통해 인체 해부구조를 정확히 파악해 뇌 영상 촬영 시 슬라이스 위치설정을 자동으로 결정해 방사선사의 불필요한 수작업을 크게 줄일 수 있다.
고옌 대표는 “인텔리전스 이미징 기술은 정확한 위치설정을 자동으로 결정하는 것도 중요하지만 항상 위치를 동일하게 잡을 수 있다는 점에서 더 큰 의미가 있다”고 임상적 가치를 강조했다.
그는 “보통 환자의 경우 1회 촬영으로 끝나는 것이 아니라 6개월 단위로 뇌 MRI 검사를 받는다”며 “아무리 숙련된 방사선사라도 사람이기 때문에 매번 환자 촬영 위치를 잡을 때 미세한 오차가 발생할 수밖에 없다”고 설명했다.
그러면서 “AI를 적용한 인텔리전스 이미징 기술은 항상 동일한 위치에서 해당 부위를 촬영해 6개월 전·후 환자 영상을 정확히 분석할 수 있도록 지원한다”고 강조했다.
스캔이 진행되는 단계에서의 AI 기술 적용은 초음파진단기에서 찾을 수 있다.
영상의학과 전문의가 초음파진단기 프로브(탐촉자)를 검사 부위에 대면 AI 알고리즘 작동을 통해 혈류 속도가 다른 정맥과 동맥을 구분해 알 수 있도록 돕는 것.
고옌 대표는 마지막으로 X-ray를 통해 스캔 이후 AI 기술 적용사례를 소개했다.
특히 ‘기흉’은 흉부 X-ray 촬영 후 얼마나 빨리 정확하게 진단하느냐가 중요하다.
그는 “당직을 맡은 영상의학과 전문의가 X-ray 영상을 살펴보는데 평균 8시간이 소요된다는 연구결과도 있다”며 “8시간은 환자에게 굉장히 긴 시간”이라고 말했다.
그러면서 “GE헬스케어는 모바일 X-ray 시스템에 AI 기술을 탑재해 영상 스캔 과정에서 기흉 가능성이 높다고 판단되면 의료진에게 바로 알람을 통해 안내하고, AI 판독 결과는 의료영상저장전송시스템(PACS)으로 영상의학과 전문의에게 전송돼 최우선 순위로 판독할 수 있도록 한다”고 강조했다.
스콧 밀러(Scott Miller) 커머셜총괄임원은 CT를 언급하며 추가적인 AI 기술 활용사례를 설명했다.
그간 CT는 저선량으로 고해상도 영상을 구현해야하는 숙제를 안고 있었다.
특히 방사선량을 낮추는 대신 반복적인 이미지 재구성 기술로 해상도를 높이는 노력들이 있었지만 이미지 텍스처(texture) 자체를 왜곡시키다보니 영상 품질 저하를 피할 수는 없었다.
스콧 밀러 총괄임원은 “지난해 북미방사선의학회(RSNA 2018)에서 처음 소개한 ‘CT 트루피델리티’(CT TrueFidelity)는 GE헬스케어의 새로운 딥러닝 알고리즘 기반 이미지 재구성 기술로 영상 노이즈를 현저히 감소시켜 이미지 품질 희생 없이 저선량으로도 정확하고 선명한 의료영상을 제공한다”고 강조했다.
진단영상장비와 접목한 AI 기술은 ‘영상의학과’ 영역에서도 워크플로우를 최적화해 업무효율성을 높일 수 있다.
고옌 대표에 따르면, 9개 개인병원을 운영하는 독일 병원 그룹은 환자가 MRI 촬영을 하는데 통상 6주를 기다려야하는 문제가 있었다.
이러한 문제는 GE헬스케어 AI 기술을 적용한 MRI 장비와 AI 플랫폼 기반 영상의학과 장비 통합분석시스템 ‘이미징 인사이트’(Imaging Insights)를 통해 해결됐다.
MRI 스캔 시간을 단축해 더 많은 환자를 검사하고 이미징 인사이트를 구축해 영상의학과 내 워크플로우를 조정하고 장비 효율을 극대화함으로써 환자 MRI 검사 대기기간을 6주에서 2주로 단축한 것.
스콜 밀러 총괄임원은 “이미징 인사이트는 병원에서 보유한 장비기 얼마나 잘 활용되고 있는지, 또 성능이 어느 정도 나오는지 관리할 수 있도록 지원한다”고 말했다.
더불어 “장비 교육 프로그램 수립과 영상의학과 업무 프로토콜을 최적화하는 물론 방사선 노출을 최소화하기 위한 지속적인 방사선량 측정에도 활용되고 있다”고 설명했다.
진단영상장비·영상의학과에 접목된 AI 기술은 또한 병원에서의 환자 치료와 전체 업무를 효율적으로 관리해 생산성을 높이는데 기여하고 있다.
커맨드 센터는 처방예측분석·머신러닝 등 AI 기술과 실시간 정보 분석 솔루션을 통해 환자에게 필요한 진단·검사·처방·약제 등 치료 프로토콜 진행 현황과 패혈증 등 질병 발생 예측은 물론 응급실을 비롯한 사용 가능한 침상 데이터 등 원내 전반적인 운영 정보를 일종의 어플리케이션에 해당하는 ‘타일’(tile)을 통해 모니터 상에서 추적·제공·공유한다.
고옌 대표는 “병원들은 공통적으로 응급실 효율을 높이는 과제에 직면해 있다”며 “커맨드 센터는 AI 기술과 처방예측 분석을 활용해 환자 케어와 응급실 효율화를 가져올 수 있다”고 말했다.
그는 “커맨드 센터를 도입한 캐나다 토론토 험버 리버 병원(Humber River Hospital)은 시설 투자는 물론 응급실 규모를 키우거나 침상을 늘리지 않고도 전반적인 운영 효율화를 통해 응급실 환자 수용률을 8% 늘리고 23개 침상을 추가 가용하는 성과를 달성했다”고 설명했다.
진단영상장비와 접목한 AI 기술은 방대한 양의 의료영상과 데이터를 생성해 영상의학과 진단·치료·사후 모니터링 정확도를 높여 개인 맞춤형 정밀의학 실현을 현실화하고 있다.
하지만 일각에서는 AI 기술이 영상의학과 전문의 역할을 축소 또는 대체하는 것이 아니냐는 조심스런 전망도 내놓고 있다.
영상의학과 전문의이기도 한 마티아스 고옌 대표는 “AI 기술은 영상의학과 전문의를 대체하는 것이 아니라 보다 빠르고 정확하게 환자를 진단할 수 있도록 지원하는 매우 유용한 툴(tool)”이라며 선을 그었다.
이어 “손이 많이 가고 반복적인 업무들을 줄여줌으로써 환자를 잘 살피고 더 많은 신경을 쓸 수 있도록 AI 기술이 영상의학과 전문의들에게 시간을 돌려주는 역할을 하는 것”이라고 말했다.
그러면서 “영상의학과 전문의들의 적은 AI 기술이 아니다. 암과 같은 질병”이라고 덧붙였다.