미래의학 프론티어

새로운 길을 향한 멈추지 않는 도전 ⑩

영상의학과 이승훈 교수

사진. 한양대학교병원 영상의학과 이승훈 교수

한양대학교병원만이 가지고 있는 오랜시간 쌓아온 풍성한 환자 데이터를 활용해 인공지능(AI) 딥 러닝(Deep Learning) 프로그램을 개발한 이승훈 교수. 강직척추염 환자 영상에서 AI를 활용한 딥 러닝 분석 기술을 통해 아주 빠른시간 안에 자동으로 판독이 가능한 모델을 국내 최초로 개발했다는 점에서 높은 평가를 받았다. 누구보다 앞선 감각과 AI를 적극 활용해 영상의학 연구 발전에 기여하고 있는 이승훈 교수가 있어 새로운 길은 또 열린다.

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Q. 안녕하세요. 교수님께서는 영상의학과에서 다양한 임상연구를 하고 계십니다. 주로 어떤 연구를 하고 계신지 소개 부탁드립니다.

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제가 영상의학과에서 진행하고 있는 연구는 크게 세 가지입니다. 첫 번째는 많은 분들이 알고 있는 것처럼 자기공명영상법(Magnetic Resonance Imaging, MRI)이나 컴퓨터단층촬영(Computed Tomography, CT), 초음파, X-선 촬영(일반촬영)을 활용하여 환자들이 가지고 있는 질병의 영상을 분석하는 연구입니다.

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영상분석을 통해 특정 질병을 가진 환자들의 공통된 영상의학적 소견을 찾아 다른 환자들에서 더 빠르고 정확하게 질병을 진단할 수 있도록 합니다. 두 번째는 영상 장비를 이용하여 질병의 정도를 객관적으로 정량화하는 연구입니다. 제가 처음으로 작성했던 SCI 논문은 허리 MRI에서 추간공의 협착정도를 객관적으로 1, 2, 3단계로 분류하는 것이었는데, 의사들간의 소통이 편해지고 환자들에게 설명하는 것도 비교적 쉬워 지금도 많이 인용되고 있습니다.

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지금 주로 하고 있는 단순방사선촬영의 척추변형지표(modified Stoke Ankylosing Spondylitis Spinal Score, mSASSS) 분석도 일반촬영 영상을 객관적으로 환자의 질병정도를 분석하는 연구라고 할 수 있겠습니다. 마지막 세 번째는 류마티스내과나 정형외과 등 다른 진료과와 협업해서 하는 연구입니다.

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다른 과와 협업해서 하는 연구를 진행하다 보면 단순히 다른 과를 도와준다고 생각하실 수 있는데, 협업 연구 과정 속에서 제가 부수적으로 얻는 아이디어가 있기 때문에 협업해서 하는 연구도 의미가 크고 뜻깊다고 생각합니다. 이번 딥 러닝 프로그램 연구도 사실 처음 아이디어는 류마티스내과와 협업해서 하는 연구에서 시작된 것입니다.

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Q. 논문 ‘척추관절염 환자의 천장관절 자기공명영상에서 골수 지방분율을 이용한 질병의 만성정도평가: 후향적 연구’로 국가지정 한국연구재단의 의과학연구정보센터에서 주관하는 ‘2020년 한국의 우수연구자’에 선정되어 한국연구재단 2021년 5월호에 게재되었습니다. 어떤 연구였는지 말씀해 주세요.

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당시 ‘척추관절염 환자의 천장관절 자기공명영상에서 골수 지방분율을 이용한 질병의 만성정도평가: 후향적 연구’와 ‘강직척추염 환자의 질병 활동과 만성정도를 평가하기 위해 정량적 척추 골수 지방분율의 사용’이라는 2개의 논문을 발표했습니다. 이 논문은 척추관절염 중 가장 흔하게 발생하는 척추관절염에 대한 MRI 연구 논문으로 주제는 유사하되 촬영 부위가 다릅니다.

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한 가지는 척추관절염이 요추에 염증을 일으키고 난 후, 하나는 천장관절에 염증을 일으킨 뒤 발생하는 염증 후 지방침착이 질병의 만성도와 관계가 있음을 밝힌 연구 논문입니다. MRI를 이용한 지방분율의 분석이 간, 근육, 췌장 등에서는 여럿 있었지만 강직척추염과 관련해 염증 후 비정상적인 지방의 침착을 정량화해 보여준 것은 그동안 발표된 적이 없습니다.

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이러한 비정상적인 지방의 침착이 이루어진 곳에서는 뼈의 증식이 잘 발생해 결국은 관절강직을 유발한다고 생각하는 것이 지금까지 연구된 결과 중 하나이며 추후 연구진은 추적관찰을 통해 그러한 사실도 검증할 계획입니다.

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Q. 위에서 말씀해주신 이 논문은 류마티스내과와 함께 진행한 것으로 알고 있습니다. 주로 어떤 부분에서 서로 도움을 주고받고 있는지 말씀해 주세요.

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제가 주로 연구하는 분야는 근골격/척추 영상과 근골격/척추 중재 시술입니다. 제 논문의 절반 정도는 류마티스 관련 논문이라고 보시면 됩니다. 저는 스스로 굉장히 운이 좋은 사람이라고 생각합니다. 그 중 하나가 우리 병원이 그동안 축적해 온 류마티스질환 환자에 대한 데이터가 많다는 것, 다른 하나는 물심양면으로 도와주시는 류마티스내과 교수님이 있다는 것입니다.

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‘2020년 한국의 우수 연구자’로 함께 선정된 류마티스내과 김태환 교수님과 척추관절염 연구를 함께 하게 된 것은 인생의 가장 큰 행운이었다고 생각합니다. 지난 2010년 한양대학교병원에 임용되었을 때부터 저는 지금까지 mSASSS 분석을 매년 진행하고 있습니다.

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현재까지 분석한 증례수가 1만여 개에 달합니다. 처음에는 단순 작업이라 생각했던 분석을 꾸준히 하다 보니 방사선 사진 하나하나를 자세히 들여다보는 좋은 습관도 생기고 새로운 연구 아이디어도 꾸준히 얻게 되었습니다. 게다가 최근에는 그동안 축적한 mSASSS 분석 데이터를 이용한 AI 딥 러닝 모델 개발까지 이르게 되었습니다.

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Q. AI 딥 러닝 모델 개발과 관련해 ‘강직척추염 환자 척추의 방사선학적 진행 평가를 위한 척추체 모서리의 딥 러닝 기반 등급화에 대한 파일럿 연구’ 논문으로 2022년 열린 ‘제42차 대한류마티스학회 춘계학술대회 및 제16차 국제심포지엄’에서 ‘우수구연상’을 수상했습니다. 어떤 연구였는지 자세하게 말씀을 부탁드립니다.

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초기 강직척추염을 신속하고 정확하게 진단할 수 있는 AI 딥 러닝 모델을 개발했습니다. 강직척추염은 척추에 염증이 발생해 점차 척추 마디가 굳어지는 만성 척추관절병증 중 하나로 대부분의 강직척추염 환자는 천골과 장골 사이에 있는 천장관절에 염증이 생기면서 병이 시작되는데 병의 진행 상황이나 장애 발생 여부를 판단하기 어렵다는 것이 특징입니다.

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저희가 개발한 AI 딥 러닝 모델은 경추(목뼈)와 요추(허리뼈) 모서리에서 진행 등급을 자동 계산해 강직척추염을

진단 및 평가할 수 있습니다. 본 모델은 강직척추염 환자의 진단과 추적관찰검사로 이용되고 있는 X-선 촬영 소견을 기반으로 합니다.

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Q. 딥 러닝 모델의 원리에 대해 더 자세하게 듣고 싶습니다. 이러한 프로그램을 만들겠다고 생각하신 계기가 있다면 말씀해 주세요.

딥 러닝 모델은 목 척추와 허리 척추의 단순 촬영에서 척추체의 염증을 0~3등급으로 나눠 24군데 척추체 모서리에서의 방사선학적 소견을 관찰합니다. 강직척추염 환자가 병원에 내원해 검사를 받을 때 mSASSS를 평가하는데 이 점수가 치료의 적절성을 판정하는 중요한 근거가 됩니다.

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주로 숙련된 소수의 영상의학과 전문의가 경추, 요추의 X-선 촬영을 시행하여 mSASSS 분석을 시행하는데, 이 분석

은 시간이 많이 소요될 뿐만 아니라 전문 인력이 부족해 신속하고 정확한 평가가 힘든 실정입니다. 그래서 언제든지 딥 러닝을 이용해 강직척추염의 진행 정도를 쉽게 판정할 수 있는 AI 프로그램을 개발하고자 했습니다.

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기존의 진료 영역에서는 국내 최초로 개발되었으며 세계적으로도 관련 프로그램이 실용화 영역으로는 발표된 적이 없습니다. 숙련된 전문의가 하더라도 보통 1장을 판독하는데 걸렸던 시간이 3분이라면 이 프로그램을 이용했을 경우 6초 만에 결과가 나옵니다. 그러니 100명을 판독하는 것도 금방 할 수 있습니다.

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아무래도 사람이 판독을 하게 되면 개인의 기분이나 의견을 모두 배제하고 객관적으로 오랜 시간 판독을 해야 되고, 숙련되지 않은 전문의에 의해 일치도가 낮은 결과가 나올 수 있습니다. AI 딥 러닝 프로그램을 이용하면 그러한 문제점을 해결할 수 있습니다.

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뿐만 아니라 양질의 데이터를 사용하여 만들어진 mSASSS 프로그램은 전국의 어디에서든지 저와 비슷한 정도의 mSASSS 분석을 가능하게 하여 류마티스내과 전문의 분들이 강직척추염 환자를 진료하는 데 큰 도움이 될 수 있을 것으로 기대합니다. 얼마 전 이 AI 딥 러닝 프로그램을 부산에서 시현할 수 있는 기회가 있었는데 당시 많은 분들이 놀라워하며 큰 관심을 보여주셨습니다.

 

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Q. AI 딥 러닝 모델로 인해 판독 작업이 더욱 쉽고 빠를 것 같지만 또 한편으로는 정확성에 대한 궁금증도 생깁니다.

AI 딥 러닝 프로그램의 정확성은 얼마나 많은 데이터를 동일한 시각으로 분석했는지가 중요합니다. 데이터가 많으면 많을수록 정확도가 높아지는 것 역시 사실입니다. 지난 2010년부터 10년 넘게 분석한 mSASSS 점수가 기반이 되어 AI 딥 러닝 프로그램도 만들 수 있었습니다.

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사람이 직접 이 많은 데이터를 본다는 것이 사실 쉬운 일은 아닙니다. 숙달이 되었다는 가정 하에 하루에 많이 봐야 30~40명 정도 보는 셈이 됩니다. 평정심을 유지하고 객관적인 지표를 만들어 데이터를 볼 때마다 똑같이 보는 것이 정말 중요합니다.

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강직척추염 환자는 2년에 한 번씩 촬영을 하고, 신규 유입 환자도 있으니 데이터는 더 많아지고 그럴수록 딥 러닝 모델의 데이터도 더 방대해지는 것입니다. 쉽게 말하자면 ‘이승훈 미니미’가 아닐까 싶습니다. 제가 없더라도, 제가 없는 곳에서도 이 프로그램을 이용하면 영상의학과 전문의가 아주 빠르게 판독을 해주는 것이죠.

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이러한 연구를 통해 ‘우수구연상’을 수상했고 국제 학술지 『Therapeutic Advances in Musculoskeletal Disease』(Sage Journals, 인용지수 4.774) 7월 온라인판에 게재되기도 했습니다. 많은 분들의 도움이 없었더라면 해낼 수 없었을 것입니다. 이 자리를 빌려 고맙다는 말씀을 드립니다.

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Q. 지금까지의 말씀을 들어 보니 정말 꼭 필요한 연구를 하고 계시다는 생각이 듭니다. 그리고 앞으로 또 어떤 연구를 계속 이어 나가실 예정인지 궁금하기도 합니다. 앞으로의 계획에 대해 말씀해 주세요.

저는 스스로 ‘류마티스 영상의학을 연구하는 사람’이라고 이야기하고 다닐 만큼 제 연구에 자부심이 있고 미래 계획도 있습니다. 딥 러닝에 대한 연구는 계속 진행할 예정입니다. 천장관절에서 나타나는 방사선학적 변화를 X-선 촬영과 CT의 소견을 바탕으로 쉽고 정확하게 판정할 수 있는 딥 러닝 기반의 AI 도구를 연구하고 있습니다.

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앞으로도 강직척추염을 비롯해 통풍, 류마티스관절염, 경피증, 염증성 근염 등의 질환에서 영상의학 연구를 통해 좋은 성과를 이뤄내고 싶습니다. 앞으로 X-선 촬영, CT, MRI를 통한 강직척추염의 연구는 꾸준히 하면서 현재 한양대학교류마티스병원에서 확보되는 양질의 류마티스관절염, 퇴행성 관절염, 강직척추염, 통풍 등의 영상을 모아 다양한 AI 프로그램을 만들고 싶은 목표도 있습니다.

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Q. 마지막으로 하시고 싶은 말씀이 있으시다면 부탁 드리겠습니다.

류마티스 연구를 꾸준히 할 수 있는 비결은 차별화된 연구 주제 선정입니다. 가장 잘할 수 있는 연구, 많은 연구자가 관심을 두는 큰 연구가 아니더라도 다른 연구자의 눈에서 벗어나 있는 작은 주제를 찾아 내 것으로 만드는 것이 중요합니다. 그리고 또 하나는 협업입니다.

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개개인의 연구환경은 매우 다르지만 저와 유사한 환경에 있는 연구자 분들이라면 협업도 매우 중요한 연구의 방향으로 생각합니다. 얼마전 공대 교수님으로부터 갑자기 연락을 받고 영상 관련 연구를 도와드린 적이 있습니다. 그 분에게서 제가 연구할 수 있는 또 다른 아이디어를 우연치 않게 얻게 되었습니다.

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이번 딥 러닝을 이용한 강직척추염 조기 진단 모델 개발을 위해 타 대학 교수팀 및 인공지능 연구 전문회사와 공동 연구를 진행했는데, 다른 분야에서 간과되고 있는 주제를 자신의 분야에서 활용할 수 있게 된다는 점이 협업의 장점입니다. 저는 협업을 통해 많은 것을 배웠고 제가 앞으로 어떤 연구를 해야 될지를 알게 되었습니다. 이러한 점들을 발판 삼아 또 한 단계 나아가겠습니다.