루닛이 개발한 인공지능(AI)이 흉부 방사선 사진에서 기관 내 삽입된 튜브 위치를 정확히 판독할 수 있는 것으로 나타났다. 삽관 위치가 잘못됐을 경우 빠르게 잡아내 합병증 예방에 도움이 될 것으로 기대된다.
황의진 서울대병원 영상의학과 교수팀은 "루닛 AI를 이용해 중환자의 흉부 방사선 사진에서 부적절하게 삽입된 튜브를 식별해냈다"는 연구결과를 ‘미국방사선학저널’ 9월 13일자에 게재했다.
기관 내 삽관은 중환자실에서 호흡부전을 겪는 환자 입이나 코를 통해 기관 내부로 공기를 호흡할 수 있는 튜브를 삽입하는 시술이다.
튜브 끝의 적절한 위치는 기관이 2개 기관지로 갈라지는 기관분기부(carina)보다 3~7cm 위로 알려졌다. 이보다 짧게 삽입되면 성대에 외상이 발생할 수 있고, 반대로 더 깊게 삽입되면 한쪽 폐만 과도하게 부풀어 오르는 등의 합병증 위험이 있다.
시술 시에는 튜브를 주입구부터 남자는 23cm, 여자는 21cm 정도 삽입하지만, 환자의 신장 등 특성에 따라 튜브의 끝이 적정 범위를 벗어나는 경우가 발생한다. 이를 확인하기 위해 삽관 후 흉부 방사선 촬영을 하고 있다.
서울대병원 연구팀은 AI로 흉부 방사선 사진에서 기관 내 삽입된 튜브 위치를 판독할 수 있는지 알아봤다. 이 AI는 흉부 방사선 사진에서 튜브 위치를 파악하고, 튜브 끝과 기관분기부 사이의 거리를 계산하도록 학습됐다.
연구팀은 AI의 판독 능력을 확인하기 위해 서울대병원에서 기관 내 삽관 후 흉부 방사선 촬영한 환자 505명(그룹A), 서울대병원 중환자실 환자 304명(그룹B), 보라매병원 중환자실 환자 546명(그룹C)의 흉부 방사선 사진을 확보했다. 그룹B와 C 환자들은 기관 내 삽관을 실시한 환자와 하지 않은 환자가 섞여 있었다.
AI 판독 결과, 흉부 방사선 사진에서 튜브 위치는 99.2~100% 민감도로 식별해냈다. 특이도는 94.5~98.7%였다.
또 튜브 끝이 기관분기부를 기준으로 3~7cm내 적정 범위에서 벗어나 부적절한 위치에 있는 것으로 인식하는 민감도는 72.5~83.7%, 특이도는 92.0~100%였다.
마지막으로 튜브 끝과 기관분기부 사이가 1cm 이하여서 즉시 튜브 위치를 바꿔하는 경우는 민간도 100%, 특이도 96.7~100%로 판독했다.
연구팀은 “AI로 흉부 방사선 사진에서 부적절하게 삽입된 튜브 위치를 충분히 식별해낼 수 있다는 것을 의미한다”며 “AI로 이를 자동으로 식별하면 더 일찍 삽관의 위치를 재조정해 합병증을 줄일 수 있을 것”이라고 밝혔다.
서동준 기자 (
