Medical Devices

한국의료기기공업협동조합 발행 웹진

영상전문의 부족, 영상판독 인공지능(AI) 기술이 해결한다




IITP, 영상판독 AI 기술 적용 필요성 증대

영상의학 전문의를 인공지능(AI) 기반 의료영상 분석 기술이 대체할 수 있을까.

정보통신기술진흥센터(IITP) 최근 보고서에 따르면 영상판독 전문의 부족 문제가 심각해지고 있고, 특히 응급실 판독 지연 문제가 빈번히 발생하고 있다.

또 의료진간의 판독에 있어서 일관성 문제가 지속적으로 지적되고 있다.

실제로 당뇨성 망막병증의 경우 중증도에 대해 안과 전문의간 일치율이 60%, 동일 전문의의 일치율이 65%에 그치는 것으로 조사됐다.

이에 따라 최근 인공지능, 특히 딥러닝 기술이 의료 영상 분석 도입의 필요성이 대두되고 있다.

딥러닝 기술은 일관성(Consistency), 확산성(Scalability), 정확성(Accuracy)을 기반으로 점차 다양하고 복잡한 의료영상 분석 및 진단 보조 솔루션으로 확산되고 있다.

현재 딥러닝 기반 의료영상 분석 방법은 CT, MR, X-ray 뿐만 아니라 초음파, 내시경, 병리 영상까지 다양한 의료영상에 대해 사용되고 있다. 이와 관련된 연구 논문의 수도 폭발적으로 증가하고 있다.

특히 대량의 데이터와 급속히 발전하는 연산량, 자연영상에 대해 검증된 고성능의 모델들에 기인해서 의사들의 진단과 판독 능력을 넘어서는 결과들이 속속 등장하고 있다.

현제 전 세계적으로 의료영상 분석 및 진단 보조 소프트웨어는 관련법상 의료기기로 분류되고 있어 임상에 도입되기 위해서는 임상적 안전성과 유효성을 검증하기 위한 임상시험을 거쳐 의료기기 허가 담당기관의 승인이 필요하다.

최근 2017년 식약처에서 '빅데이터 및 인공지능 기술이 적용된 의료기기 허가 심사 가이드라인'이 발표되면서 인공지능 기반 의료기기의 품목별 등급이 정의됐으며 이어 '인공지능 의료기기의 임상유효성 평가 가이드라인'이 발표되면서 유효성을 평가하기 위한 방안이 마련됐다.

이러한 가이드라인을 토대로 국내 최초로 소아 골연령 진단 보조 솔루션인 '뷰노메드 본에이지'가 식약처 승인을 획득, 상용화했으며 루닛, JLK인스펙션 등이 식약처 허가를 받은 바 있다.

IITP는 "국내 규제기관과 공공부문에서 다양한 투자와 규제 개선을 통해 인공지능 기술 응용 분야를 키우고 있고 뛰어난 인공지능 관련 연구개발 인력들이 육성되고 있어 향후 전망이 밝을 것"이라며 "국내 기업들과 의료기관들이 의료 인공지능의 최첨단에서 선도적 위치를 차지할 수 있을 것"이라고 말했다.
한국의료기기공업협동조합 2017 . Powered by Blogger.