폐암검진에서 인공지능 기술의 활용
Application of Artificial Intelligence in Lung Cancer Screening
이상민, 박창민,
소속 상세정보
이상민 ( Lee Sang-Min )
울산대학교 의과대학 서울아산병원 영상의학과
박창민 ( Park Chang-Min )
서울대학교 의과대학 의학연구원 방사선의학연구소
Abstract
저선량 CT를 이용한 폐암검진은 폐암 사망률 감소 효과가 입증되었으며, 국내에서도 시작되었다. 효과적인 폐암검진을 위해서는 저선량 CT에 대한 정확한 판독이 전제되어야 한다. 하지만, 추정 검사 건수와 경험 있는 전문가의 수를 고려했을 때 영상의학 진료에 큰 부담이 될 것은 자명해 보인다. 이 문제의 해결 측면에서, 인공지능 기술을 활용한 저선량 CT 판독 보조시스템 개발과 적용에 학계와 관련 산업계의 관심이 모아지고 있다. 특히, 의학영상 분석에 직접 적용이 가능한 딥러닝(deep learning) 기술은 기존 기계학습(machine learning) 기술보다 우수한 진단 성능을 보이고 있어, 그 잠재적 유용성에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 폐암검진에서 딥러닝을 포함한 인공지능 기술을 적용할 수 있는 분야는 크게 컴퓨터 보조 병변 검출, 판독문 생성, 검출된 폐결절의 악성도 평가, 그리고 환자의 예후 예측으로 나누어 볼 수 있다. 이에 본 기고문에서는 현재 폐암검진에 활용할 수 있는 인공지능 기반 연구들을 살펴보고, 향후 이를 이용한 폐암검진의 가능성에 대해 논의하고자 한다.
Lung cancer is a leading cause of deaths due to cancer, worldwide. At present, low-dose computed tomography (CT) is the only established screening method for reducing lung cancer mortality. However, several challenges must be overcome, to ensure the implementation of lung cancer screening, which include a large number of expected low-dose CT examinations and relative shortage of experienced radiologists for interpreting them. The use of artificial intelligence has garnered attention in this regard. A deep learning technique, which is a subclass of machine learning methods, involving the learning of data representations in an end-to-end manner, has already demonstrated outstanding performance in medical image analysis. Several studies are exploring the possibility of deep learning-based applications in medical domains, including radiology. In lung cancer screening, computer-aided detection, report generation, prediction of malignancy in the detected nodules, and prognosis prediction can be considered for the application of artificial intelligence. This article will cover the current status of deep learning approaches, their limitations, and their potential in lung cancer screening programs.
키워드
Lung Neoplasms; Screening; Computed Tomography, X-Ray; Artificial Intelligence
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