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의료기기

뷰노, 코로나19 CT·엑스레이 판독 인공지능 솔루션 전 세계 무료 공개

코로나19 확진 환자 데이터로 검증된
▲뷰노메드 렁퀀트™ ▲뷰노메드 체스트 엑스레이™-코로나19 버전
클라우드 기반 웹서비스 제공

단 시간에 CT 및 엑스레이 영상 판독 소견 제시해, 
코로나19 의심 환자 선별·확진 환자 경과 관찰 등 모든 연구 단계에서 활용 기대




주식회사 뷰노는 신종 코로나바이러스 감염증(이하 코로나19)의 전 세계 확산이 장기화 됨에 따라, 자사의 인공지능 기반 흉부 CT 영상 판독 솔루션과 흉부 엑스레이 판독 솔루션을 전세계 무료 공개한다고 밝혔다.





뷰노가 클라우드 기반 웹 서비스로 공개하는 ▲뷰노메드 렁퀀트™(VUNO Med®-LungQuant™) ▲뷰노메드 체스트 엑스레이™-코로나19 버전(VUNO Med®-Chest X-ray™: COVID-19 Version) 2가지 솔루션은 공식 웹사이트(https://covid19.vunomed.com/)를 통해 전 세계 어디에서나 실시간으로 활용 가능하다. 해당 웹 사이트가 제공하는 인공지능 기반 폐 CT 영상과 흉부 엑스레이 영상 판독 보조 서비스는 코로나19 폐렴과 관련된 병변을 자동으로 탐지하고 비정상의 정도를 정량화하여 제공함으로써, 코로나19 의심환자의 선별 및 확진 환자의 경과 관찰, 후향적 연구 등의 모든 단계에서 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 

뷰노에서 이번에 공개하는 두 제품은 아직 국내 정식 인허가를 받지 않은 모델로 연구 목적으로 사용됨으로써 의료진들이 코로나 19 대응을 위한 효율적인 진단 및 치료방법 등을 확인하는데 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

뷰노 정규환 기술총괄 부사장(CTO)은 “뷰노메드 렁퀀트™와 뷰노메드 체스트 엑스레이™-코로나19 버전은 뷰노가 보유하고 있던 인공지능 제품과 기술을 코로나19 폐렴 진단 보조에 맞게 재설계한 것으로서, 코로나19 확진 환자의 데이터를 기반으로 최적화 및 성능 검증을 진행하였다.”며 “두 솔루션이 코로나19 진단과 경과 관찰을 보조하여 전세계 의료진의 부담을 덜어주는 한편, 유행성 폐질환관련 연구에 도움이 될 수 있기를 기대한다”고 밝혔다.





뷰노메드 렁퀀트™는 단 1분안에 폐 CT 영상을 분석해, 코로나19 소견에 해당하는 병변의 분포와 부피 정보를 제공함으로써 의료진의 신속한 진단을 보조한다. 또한 시각화된 병변 정보와 정형화된 리포트를 제공하도록 사용자 중심 인터페이스(UI)가 구현돼, 의료진이 환자의 상태와 경과를 한눈에 판단할 수 있도록 돕는다.

뷰노메드 렁퀀트™는 폐질환 정량 분석 연구용으로 개발된 흉부 CT 정량화 솔루션으로 세계 최대 영상의학회인 북미영상의학회(RSNA)와 의료영상관련 국제학술지에 관련 연구 결과를 발표하여 폐질환 정량화 성능을 입증한바 있다. 

특히, 코로나19 폐렴 환자의 CT내 주요 소견인 ▲간유리 음영(Ground Glass Opacity, GGO), ▲망상음영(Reticular Opacity), ▲경화(Consolidation)의 탐지 및 정량화가 가능하여, 각 소견별 분포와 범위를 통해 의심 환자의 진단 및 확진환자의 효율적 상태 변화 관찰이 가능하다. 





뷰노메드 체스트 엑스레이™-코로나19 버전은 수초 만에 흉부 엑스레이 영상을 분석, 코로나19로 인한 폐렴 진단에 도움이 되도록 의심 병변과 비정상 여부 소견을 제공한다. 특히 코로나19 폐렴 진단에 도움을 주는 주요 소견인 ▲경화(Consolidation) ▲간질성음영(Interstitial opacity) ▲흉막삼출(Pleural effusion) ▲결절(Nodule)을 검출하도록 실제 확진 환자 데이터를 기반으로 최적화 된 것이 특징이다.

뷰노는 지난 2019년 뷰노메드 체스트 엑스레이™가 학습한 흉부 이상 소견의 조합을 바탕으로 폐렴과 결핵 등 주요 흉부 질환을 높은 정확도로 탐지한다는 연구를 북미영의상의학회에서 발표한 바 있으며, 해당 솔루션이 코로나19 폐렴 탐지에서도 높은 활용도를 보일 것으로 기대해 이번 버전의 솔루션을 준비했다.

한편, 뷰노메드 체스트 엑스레이™는 강원도 지역 보건소에서 환자들의 영상의학적 폐렴 여부를 신속하게 확인하는 등 코로나19 선별 과정에서 활용되고 있으며, 대구파티마병원에서는 이미 지난 1월부터 해당 솔루션을 도입해 활발히 사용하고 있다.


References
1  “Accuracy Enhancement with Deep Convolutional Neural Networks for Classifying Regional Texture Patterns of Diffuse Lung Disease in HRCT”, G-B. Kim et. al, RSNA 2015
2  “An Automatic Classification Platform for Differentiation of Regional Diseased Patterns of Diffuse Infiltrative Diseases on High Resolution CT Using Lung Segmentation, Support Vector Machine and Convolutional Neural Net Classifications”, N.K. Kim et. al, RSNA 2016
3  “Deep Learning-Based Content-Based Image Retrieval for Finding HRCT Images of Similar Patients with Interstitial Lung Disease: Validation with 100 Paired HRCTs and Automatic Quantification of Six Disease Patterns”, K-H. Jung et. al, RSNA 2017
4  Evaluation of the Performance of Deep Learning Models Trained on a Combination of Major Abnormal Patterns on Chest Radiographs for Major Chest Diseases at International Multi-Centers”, Woong Bae et. al, RSNA 2019



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