MediWave

키워드:  Portable Chest X-ray · 결핵 진단 · TB 스크리닝 · 디지털 흉부 X선 · 모바일 의료영상 · 공중보건 혁신 서론: 결핵(Tuberculosis)과 영상의학 기반 진단 패러다임의 변화 결핵(Tuberculosis, TB)은 여전히 전 세계적으로 가장 치명적인 감염성 질환 중 하나로 남아 있으며, 특히 저개발국·농촌 지역·의료 접근성이 낮은 지역에서 조기 진단 실패가 치명적인 전파 확산의 주요 원인이 되고 있다.  WHO(World Health Organization)에 따르면 매년 수백만 명이 결핵에 감염되며, 이 중 상당수는 조기 영상 진단 접근성 부족 으로 인해 적절한 치료 시기를 놓친다. 전통적으로 흉부 X-ray(Chest X-ray)는 폐결핵 진단의 핵심 1차 스크리닝 도구로 사용되어 왔다.  그러나 고정형 디지털 X-ray 시스템은 설치 비용, 유지보수, 전력 인프라, 전문 인력, 공간 제약 등으로 인해 의료 인프라가 취약한 지역에서는 활용이 어렵다.  이러한 구조적 한계를 해결하기 위한 대안으로 등장한 기술이 바로 휴대용 흉부 X-ray(Portable Chest X-ray) 시스템이다. 본 컬럼에서는 인도 National Jalma Institute 연구진(Indian Journal of Medical Research, 2024년 4월 15일 발표)의 임상 검증 연구를 중심으로, 휴대용 X-ray 기반 결핵 스크리닝 시스템의 기술적 신뢰성, 임상적 유효성, 공중보건적 파급효과, 그리고 글로벌 TB 진단 패러다임 변화 를 심층 분석한다.  Portable Chest X-ray 기술 개요 및 구조적 특성 휴대용 흉부 X-ray 시스템은 일반적인 고정형 디지털 방사선 장비와 달리, 소형화·경량화·배터리 기반 구동·무선 전송 을 핵심 기술 축으로 설계된다. 본 연구에 사용된 장비는 Mine 2 (LabIndia Healthcare) 모델로, 무게 약 1.8kg의 핸드헬드(han...

  서론: 흉부 X선과 인공지능의 만남이 여는 심혈관 영상의학의 새로운 지평 심혈관질환(Cardiovascular disease, CVD)은 전 세계적으로 사망 원인 1위를 차지하는 질환군으로, 조기 진단과 위험도 예측이 환자의 예후를 결정하는 핵심 요소이다.  전통적으로 관상동맥질환(Coronary artery disease, CAD)의 위험도 평가는 임상 위험 인자(흡연, 고혈압, 당뇨, 고지혈증 등)와 더불어 관상동맥 석회화(Coronary artery calcium, CAC) 평가를 통해 이루어져 왔다.  특히 Agatston score 는 심장 CT를 이용한 표준 지표로 널리 사용되고 있다. 그러나 심장 CT는 상대적으로 높은 비용과 방사선 피폭이라는 한계를 지니며, 모든 환자에게 일상적으로 적용하기에는 현실적인 제약이 있다.  반면 흉부 X선 검사(chest radiography) 는 응급실, 외래, 입원 환경에서 가장 빈번하게 시행되는 영상 검사 중 하나로, 저비용·저선량이라는 장점을 지닌다. 최근 인공지능(AI), 특히 딥 컨볼루션 신경망(Deep Convolutional Neural Network, DCNN) 의 발전은 기존 영상 판독의 한계를 뛰어넘어, 인간 판독자가 직관적으로 인지하기 어려운 미세한 영상 패턴을 추출하고 임상적 의미를 도출하는 단계에 이르렀다.  본 컬럼에서는 흉부 X선 영상 기반 AI를 이용한 관상동맥 석회화 예측 및 심혈관질환 위험도 평가 에 관한 Johns Hopkins University 연구를 중심으로, 그 영상의학적 의미와 임상적 파급효과를 심층적으로 고찰하고자 한다. 관상동맥 석회화(Coronary Artery Calcium)의 병태생리와 임상적 의의 관상동맥 석회화는 죽상동맥경화(atherosclerosis)의 진행 과정에서 나타나는 비가역적 변화로, 혈관 내막의 만성 염증과 지질 침착 이후 칼슘이 침착되며 형성된다.  이러한 석회화는 단순한 ...

  http://dx.doi.org/10.9718/JBER.2023.44.3.182 전산화 단층촬영(CT)은 현대 의료 진단에서 결코 빼놓을 수 없는 필수 장비입니다 .  하지만 장비의 노후화와 높은 방사선 피폭량 문제로 인해 엄격한 CT 품질관리(Quality Control, QC)가 요구되고 있습니다 .  오늘은 최신 연구 결과를 바탕으로, 기존의 주관적인 육안 검사를 넘어 인공지능(AI)을 통해 CT 영상의 신뢰도를 획기적으로 높이는 방법에 대해 심도 있게 다루어 보겠습니다. 1. CT 품질관리의 현재와 한계: 정성적 평가의 딜레마 우리나라 의료법에 따르면 CT는 특수의료장비로 분류되어 정기적인 품질관리 검사를 받아야 합니다 . 현재 실시되는 팬텀(Phantom) 검사 항목 중 공간분해능(Spatial Resolution)과 대조도분해능(Contrast Resolution)은 영상의학 전문가가 육안으로 합격 여부를 판단하는 '정성적 평가'에 의존하고 있습니다 . 문제점 : 전문가의 주관이 개입될 수 있어 객관성이 떨어지고, 이는 곧 장비의 신뢰도 저하로 이어질 수 있습니다 . 해결책 : 이를 극복하기 위해 딥러닝 기반의 인공지능 분류 모델 을 도입하여 정량적인 평가 기준을 마련하는 연구가 활발히 진행되고 있습니다 . 2. 연구 방법: AI 모델 구축 및 데이터 전처리 본 연구에서는 AAPM CT Performance Phantom(Model 76-410)을 사용하여 데이터를 획득하였습니다 . 2.1 사용 장비 및 팬텀 검사항목 연구에는 SOMATOM Definition, Optima CT660 등 다양한 최신 CT 장비가 사용되었습니다 . 팬텀을 통해 측정하는 주요 항목은 다음과 같습니다.   그림 1. CT 팬텀을 이용한 주요 검사항목 및 영상 판독   (a) 물의 CT 감약계수, 노이즈, 균일도: 중앙의 점과 전체적인 밀도 균일성을 측정하여 장비의 기초 성능을 확인합니다. (b) 절편두께(Slice ...

Lung Cancer Risk Prediction Model · XGBoost · 폐암 조기검진 AI 1. 서론 : 폐암 스크리닝과 머신러닝 기반 위험 예측의 필요성 폐암 (Lung Cancer) 은 전 세계적으로 암 사망률 1 위를 차지하는 질환으로 , 조기 진단 여부가 예후를 결정하는 핵심 요소이다 . 그러나 기존의 폐암 스크리닝 전략은 연령 , 흡연력 (pack-years) 등 제한된 임상 변수에 기반한 단순 기준을 적용해 왔으며 , 이로 인해 고위험군 누락 (false negative) 과 저위험군 과잉검사 (false positive) 문제가 지속적으로 제기되어 왔다 . 최근 의료 인공지능 (AI) 과 머신러닝 (Machine Learning) 기술의 발전은 이러한 한계를 극복할 수 있는 새로운 가능성을 제시하고 있다 . 특히 폐암 위험 예측 모델 (Lung Cancer Risk Prediction Model) 은 다변량 임상 데이터를 종합적으로 분석하여 , 스크리닝 단계에서 개인 맞춤형 위험도 평가 를 가능하게 한다 . 본 컬럼에서는 중국 광저우 Lung-Care Project Program 코호트 (11,708 명 ) 를 기반으로 수행된 연구를 중심으로 , ·          Logistic Regression 기반 폐암 위험 예측 모델 과 ·          XGBoost 기반 머신러닝 폐암 위험 예측 모델 의 성능을 비교 · 분석하고 , 임상적 · 영상의학적 의미를 심층적으로 고찰한다 . 2. 연구 개요 및 데이터 구성 2.1 연구 대상 및 코호트 특성 본 연구는 전향적 코호트 연구 (prospective cohort study) 로 설계되었으며 , 광저우 Lung-Care Project Program 에 등록된 총 11,708 명 의 일반...