디지털 플랫폼 기업 KT가 인하대병원과 손잡고 의료 인공지능(AI)을 활용한 진단 및 치료 보조 알고리즘 공동연구를 협력하기로 했다. 의료 AI는 병원의 진단 영상 및 진료 데이터를 빅데이터화하고 이를 분석하여 딥러닝 기반으로 새로운 진단 솔루션을 만들 수 있는 기술이다.

 
KT와 인하대병원은 인천 중구 인하대병원에서 ‘AI 기반 진단 및 치료 보조 알고리즘 공동연구를 위한 업무협약(MOU)’을 체결했다고 29일 밝혔다. 

 
KT는 AI, 빅데이터, 클라우드 역량을 바탕으로 인하대병원과 협력해 ▲ 의료진의 의사 결정을 지원하고 업무 효율을 높일 수 있는 과제 연구 ▲ 환자의 불편함을 줄이고 의료비 절감이 가능한 AI솔루션 공동개발 등을 추진한다. 인하대병원은 공동연구를 위해 진단 및 치료 영역의 AI과제 발굴, AI 알고리즘 개발을 위한 의료 데이터 제공, 결과 및 성능 검증을 적극 지원한다. 첫 공동 연구로는 이비인후과(연구책임자 김지원 교수), 영상의학과(연구책임자 이하영 교수)가 주도하는 갑상선 결절 및 암 진단 보조 분야를 선정했다.

 
갑상선 결절은 건강한 사람 중에서도 19%~68%가 발병하는 흔한 질환이며, 갑상선암은 여성암 중 2위의 발병률을 보인다. 이를 진단하기 위해 초음파 영상진단 및 세침흡입술이 사용되고 있다. 의료 접근성의 증가와 건강검진의 보편화에 따라 갑상선 결절 및 암의 진단은 가파르게 늘어나고 있고, 이에 따라 환자의 진단 비용 증가 뿐만 아니라, 세침검사로 인한 출혈이나 통증 등의 합병증도 문제가 될 수 있다. 갑상선 결절 중 암은 약 5% 정도만 차지하기 때문에 정확한 초음파 영상 진단을 통해 세침흡인검사가 필요한 갑상선 결절을 선별하는 게 중요하다.

 
진단 및 발병률의 증가에도 갑상선암의 사망률은 큰 변화가 없고 의료비용 증가 등으로 갑상선수술 과잉진료 논란이 있는 만큼 갑상선 결절의 표준화된 진단 과 치료 가이드를 줄 수 있는 의료 AI의 공동연구는 매우 중요한 의미가 있을 것으로 기대된다.

 
AI 진단 보조 솔루션은 의료진의 이미지 판독 및 의사결정을 보조해 갑상선암 진단의 정확도를 더욱 높여주고, 향후 업무 효율을 높일 수 있는 수단으로도 활용성을 높인다는 목표다. 또 의료기반 시설이 취약한 지역에는 1차적 선별검사의 역할을 할 수 있도록 개발해 나갈 계획이다.

 
KT는 지난달 대한연하장애학회와 함께 ‘사운드 AI’를 활용한 연하장애 정상‧기도 흡인 스크리닝 모델 연구, 환자 상태 맞춤형 연하식 추천 및 재활운동 콘텐츠 연구 등을 추진하기 위해 공동연구 협력을 맺은 바 있으며, 또 6월에는 미국 식품의약국(FDA) 최초 ADHD 치료 전자약 승인을 받은 ‘뉴로시그마’와 업무협약을 맺고 전자약의 국내‧외 사업을 추진하는 등 의료 AI솔루션 개발과 함께 디지털 바이오헬스 신사업을 적극 추진하고 있다.

 
KT 미래가치추진실 디지털&바이오헬스P-TF 이해성 상무는 “이번 인하대병원과의 공동연구를 통해 국민의 건강과 생명에 도움을 줄 수 있는 의료 인공지능 솔루션을 계속  공동 발굴하고 개발할 것이며, KT의 AI, 빅데이터 기술이 미래 의료사업의 핵심 기술로 활용될 수 있도록 최선을 다하겠다”고 말했다. 

 
인하대병원 이돈행 의생명연구원장은 “KT와의 업무협약을 통해 의료 빅데이터를 활용한 공동연구를 활성화하고, 의료인의 업무 효율을 높이며 병원에 내원한 환자들에게 최적의 의료서비스를 제공하는데 기여하고자 한다”고 말했다.
 

이정복 기자  jungbok113@naver.com

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