간이식 수술, 공여자 간 크기·부피 ‘AI모델’로 자동계산

이투데이 2024.07.29 조회수

삼성서울병원 간이식 AI모델 개발…“국산화 성공시킬 것”

국내 연구진이 생체 간이식에서 중요한 간 공여자(기증자)의 간 크기와 부피 등을 인공지(AI)으로 자동 계산하는 데 유용한 모델 개발에 성공했다. 이는 일본이 주도하는 수술 분야 소프트웨어 시장에서 국내 연구자가 개발한 국산 AI 모델이라는 점에서 의학계는 물론 산업계의 주목을 받고 있다.

삼성서울병원 이식외과 유진수·오남기 교수, 영상의학과 정우경·김재훈 교수 연구팀은 ‘국제외과학저널(International Journal of Surgery)’ 최근호에 생체 간 공여자의 간의 크기와 용량을 컴퓨터단층촬영(CT) 영상에 기반해 자동 측정이 가능한 ‘간이식 AI모델’을 제시했다고 29일 밝혔다.

기존에는 이식외과 의사가 CT 영상을 기반으로 공여자의 간을 해부학적 구조에 따라 분할한 다음 일일이 손으로 크기와 용량을 계산하는 방식이 주를 이뤘다. 사람이 직접 하다 보니 시간이 많이 걸릴 뿐 아니라, 의사마다 주관적 판단에 따른 오차가 발생할 수 있다는 점이 한계였다.

연구팀에 따르면 공여자의 간은 기증 후 최소 30% 이상은 유지해야 기증자 안전을 확보할 수 있다. 또 수여자 역시 자기 몸무게 대비 이식받은 간의 무게가 0.6~0.8%는 돼야 간이 제 기능을 할 수 있다. 그만큼 간이식의 경우 공여자, 수여자 양쪽 모두에 안전한 적정선을 찾는 것이 중요하다.

이러한 한계를 해결하기 위해 연구팀은 2022년 4월부터 2023년 2월까지 삼성서울병원에서 공여자로 수술 받은 환자 114명의 데이터를 이용해 간이식 AI모델을 만들었다. 이들 중 103명의 자료는 간이식 AI모델의 학습용으로, 나머지 인원의 데이터는 예측값과 수술 후 실제 측정값을 비교하는 검증용으로 사용됐다.

사진제공=삼성서울병원간이식 AI 모델을 탑재한 수술계획 소프트웨어 구동장면. 환자 CT 영상(위 그림 오른쪽)을 바탕으로 환자의 간을 그대로 모사해 3D 이미지(위 그림 왼쪽)로 만든 다음, 간의 세부 구획별 크기와 용적률 등을 자동으로 측정해 의료진에게 안내가 가능하다.(아래 그림)

우선 연구팀은 환자들의 CT 영상 검사 결과를 3D 모델로 만든 다음, U-Net 기반 딥러닝 모델을 설계했다. 연구팀에 의하면 환자 데이터 샘플 4개당 한 조로 250차례에 걸쳐 학습을 반복해 최적화를 거쳐 만든 간이식 AI모델은 검증에 쓰인 환자의 데이터와 맞아 떨어졌다.

기존 의료진이 직접 했을 때와 비교했을 때 유사도(Dice Similarity Coefficient)는 우엽에서 94%, 좌엽에서는 91%로 나타났다. 간의 용량 차이도 간이식 AI모델과 의사의 직접 측정 값 차이도 평균 9.18ml로 낮았다.

환자 간의 용량 크기에 대한 변동성을 예측하는 결정계수(R²)를 비교한 값에서는 오히려 간이식 AI모델이 앞섰다. 간이식 AI모델의 결정계수는 0.76으로 의사가 직접 하는 경우 0.68을 웃돌았다. 그만큼 AI모델이 실제 환자 간의 용적이나 크기 등을 잘 구분해 반영하고 있다는 뜻이다.

연구팀은 간이식 AI모델의 가능성을 초기 단계에서 확인한 만큼, 이를 발전시켜 보다 정교한 범용 서비스로 구현한다는 계획이다. 특히 연구팀은 국내 시장에 주로 쓰이는 3D 모델링 기반 수술 계획 소프트웨어 시장을 주도하는 일본을 역전할 가능성도 AI모델에 있다고 기대했다.

수술 계획 소프트웨어는 전 세계 시장 규모가 1억2500만 달러(약 1730억 원)로 추산되고, 연 평균 6.6%씩 성장해 2030년에는 1억8300만 달러(약 2530억 원) 규모로 커질 것으로 전망된다. 이에 따라 AI에 기반한 수술 계획 소프트웨어 시장 급격히 성장할 것으로 예상된다.

현재 삼성서울병원은 자체 개발한 간이식 AI모델을 기반으로 이 모델을 탑재한 수술 계획 소프트웨어를 서지컬마인드와 함께 개발 중이다.

사진제공=삼성서울병원환자의 간 CT 결과를 토대로 간이식 AI모델이 제시한 3D 이미지(Inference)와 실제 의료진이 CT 영상 결과를 분석해 만든 3D 이미지(Ground truth)이다. 연구팀은 두 이미지의 유사도가 높다며 범용화 과정을 거쳐 실제 수술에서도 적용할 수 있을 것으로 기대했다.

유진수 삼성서울병원 이식외과 교수는 “간이식 수술 이전 잘 준비된 계획이 수술 성공률을 높일 수 있다. 생체 간 공여자의 숭고한 뜻을 살리고, 환자의 더 나은 삶을 위해서 간이식 AI모델이 기여할 수 있는 부분을 찾아가겠다”고 말했다.

이어 그는 정부의 정책적 관심과 지원이 필요하다고 당부했다. 최근 이식외과 의사 1명이 담당해야 하는 환자 수가 증가하는 추세로, 간이식 AI모델의 도움으로 수술에 집중할 자원과 시간을 더 확보할 수 있다는 것이다. 그만큼 환자의 수술 결과는 물론 안전 향상에도 기여할 수 있다는 것이 유 교수의 견해다.

특히 유 교수는 “한국은 전 세계에서 간암 수술이나 간이식 수술이 가장 많이 이뤄지는 나라지만 소프트웨어 개발에는 뒤처져 있다. 연구 당시보다 모델의 정확도는 더 올랐다. 수술의 안전성을 높여주는 신기술에 대한 적극적인 투자와 수가 등의 지원을 받아 일본이 주도하는 시장에 새 바람을 일으키고 싶다”고 강조했다.