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[IT뉴스]“전문의 1인과 AI 협업, 전문의 2인 판독보다 효율적”…루닛, 연구초록 발표

온카뱅크관리자

2025-12-03 11:47:31

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        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="BlFGHnMVTQ">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="3260831bc05ac043c0e179c42c9d55fd7e3204a11dd8246bd537a2e11b83ff14" dmcf-pid="bS3HXLRflP" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="루닛이 4일까지 미국 시카고에서 열리는 ‘RSNA 2025’에서 AI 의료영상 분석 솔루션 루닛 인사이트를 활용한 14편의 연구 초록을 발표한다." class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202512/03/dt/20251203114026806rbbt.png" data-org-width="640" dmcf-mid="q5hwr2ztCx" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202512/03/dt/20251203114026806rbbt.png" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            루닛이 4일까지 미국 시카고에서 열리는 ‘RSNA 2025’에서 AI 의료영상 분석 솔루션 루닛 인사이트를 활용한 14편의 연구 초록을 발표한다.
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          <p contents-hash="e3471a226f195b33a4967c0d82263e8b22f35570506b146e880cf6214f223219" dmcf-pid="Kv0XZoe4l6" dmcf-ptype="general"><br> 의료 인공지능(AI) 기업 루닛은 11월 30일(현지시간)부터 12월 4일까지 미국 시카고에서 열리는 ‘2025 북미영상의학회’(RSNA 2025)에서 AI 의료영상 분석 솔루션 ‘루닛 인사이트’를 활용한 14편의 연구초록을 발표했다고 3일 밝혔다.</p>
          <p contents-hash="3e6db58808c46d708d9f09f4b34655cf40a9027cf686679fd440a2f694972808" dmcf-pid="9TpZ5gd8l8" dmcf-ptype="general">루닛은 스웨덴 대표 사립병원 카피오 세인트괴란 병원 카린 뎀브로워 박사 연구팀과 함께 유방암 검진 패러다임 변화 연구를 구연 발표했다.</p>
          <p contents-hash="0049ea5f7db30e5240125a4a0c95b42d29fb2e05421ce9f6e5bde22d145d2c2a" dmcf-pid="2yU51aJ6S4" dmcf-ptype="general">연구팀은 세인트괴란 병원에서 2020년 9월부터 2024년 6월까지 진행된 약 20만건의 유방암 검진 데이터를 통해 AI 도입 전후 성과를 비교 분석했다. 연구팀은 판독 방식에 따라 △영상의학과 전문의 2명이 AI 없이 판독(2만4770건) △전문의 2명과 유방촬영술 AI 영상분석 솔루션 ‘루닛 인사이트 MMG’를 함께 활용(11만591건) △전문의 1명과 루닛 AI가 함께 판독(5만8462건)으로 구분했다.</p>
          <p contents-hash="0df717bae3f55b2d1f3673e68478ff16377627aad97497e8afd9f034639b9aff" dmcf-pid="VWu1tNiPWf" dmcf-ptype="general">그 결과 전문의 1인·AI 협업 판독 방식은 전문의 2인이 AI를 사용하지 않는 이중판독 대비 침윤성(Invasive) 유방암 검출률이 0.29%에서 0.39%로 34.5% 증가했다. 리콜률은 2.62%에서 2.54%로 3.1% 감소했다. 양성예측도는 16.6%에서 25.6%로 54.2% 향상됐다. 특히 전문의 1인과 AI 협업 판독 방식은 리콜률이 가장 낮으면서도 양성 예측도와 침윤성 유방암 검출률은 제일 높은 효율적 판독 방식임을 입증했다.</p>
          <p contents-hash="96fcde06448ba7379bd2c2b52933d413fb0b59931ebf64e5f03090aff9032f4a" dmcf-pid="fY7tFjnQhV" dmcf-ptype="general">이번 학회에서 미국 메사추세츠 종합병원 마니샤 바흘(Manisha Bahl) 박사 연구팀은 유방단층촬영술(DBT) 환경에서의 AI 검출 특성을 분석한 연구를 포스터 발표로 진행했다.</p>
          <p contents-hash="55807874a25b366e56631aed00b93dc9ac9de750d9aa072717e37270fbfe3850" dmcf-pid="4t27zrAiy2" dmcf-ptype="general">연구팀은 3D 유방단층촬영술 AI 솔루션 ‘루닛 인사이트 DBT’를 활용해 1000건의 DBT 영상을 분석했다. 루닛 인사이트 DBT는 실제 유방암으로 확인된 334건 중 84.4%(282건)를 정확히 검출하고 병변 위치까지 올바르게 특정했다. 병변에 따른 차이를 분석한 결과, AI가 암을 찾은 사례에서는 종괴형 병변(42.9%)과 침윤성 유관암(61.0%)의 비중이 높았다. 놓친 사례에서는 석회화 병변(59.6%)과 비침윤성 상피내암(51.9%)의 비중이 높았다.</p>
          <p contents-hash="fcfd60a1de00d5511e6ac588efa819655fd156b186e6a94676d1f00ed981661e" dmcf-pid="8FVzqmcnv9" dmcf-ptype="general">마지막으로 미국 엘리자베스 웬드 유방암 클리닉 스타마티아 데스투니스 박사 연구팀은 루닛 인터내셔널의 리스크와 덴서티 제품을 활용해 유방의 체적 밀도가 유방암 위험도 평가에 미치는 영향을 규명하기 위한 두 건의 연구를 구연 발표했다.</p>
          <p contents-hash="ef16203b3fe52b7f6d019f2ccc140205974ceba617edab1c1f6d22c21f13d32a" dmcf-pid="63fqBskLSK" dmcf-ptype="general">첫 번째 연구에서는 4만4651명의 검진 데이터를 바탕으로, 유방 체적 밀도 값을 대표적 위험 예측 모델인 타이러-쿠직(TC)과 보아디시아(BA)에 각각 적용해 고위험군 분류 차이를 비교했다. TC 모델은 BA보다 유방 체적 밀도와 가족력 요소를 더 크게 반영해 더 많은 여성을 고위험군으로 분류하는 경향을 보였다.</p>
          <p contents-hash="0b972ef36b94988900cb7121669ebb779e7fda8e2176a0e4c4085c6c573b74a2" dmcf-pid="P04BbOEoCb" dmcf-ptype="general">다음 연구에서는 33만여건의 유방촬영 영상을 활용해 유방 체적 밀도가 시간에 따라 어떻게 변화하는지, 이러한 변화가 위험 예측 모델에 어떤 영향을 미치는지를 평가했다. 그 결과 단일 시점의 밀도와 유방영상보고데이터시스템(BI-RADS) 범주를 사용하는 경우 실제 암 발생 건수를 과소 추정한 반면, 장기 평균 유방 밀도를 사용한 경우 예측치와 실제 발생 건수가 가장 근접해 모델 신뢰도를 향상시키는 것으로 나타났다.</p>
          <p contents-hash="44b52b1a1d41fed051080cb4f32cc0143db98512d5646754a3c224148d1a4ac8" dmcf-pid="Qp8bKIDglB" dmcf-ptype="general">서범석 루닛 대표는 “이번 연구들은 유방암 검진 정확도 향상, DBT 기반 병변 특성별 검출력 분석, 그리고 밀도 확인을 통한 위험도 예측까지 유방암 관리의 전 과정에서 AI가 기여할 수 있음을 입증한 것”이라고 말했다.</p>
          <p contents-hash="a48d1dc241f970d311eb3f8221dd59b3b8804d1869bc7f86a25f604fce950538" dmcf-pid="xU6K9Cwavq" dmcf-ptype="general">이미선 기자 already@dt.co.kr</p>
         </section> 
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