루닛은 11월 30일(현지시간)부터 이달 4일까지 미국 시카고에서 열리는 '2025 북미영상의학회(RSNA 2025)'에서 인공지능(AI) 의료영상 분석 솔루션 '루닛 인사이트'를 활용한 14편의 연구초록을 발표했다고 3일 밝혔다.
이번 학회에서 루닛은 스웨덴 카피오 세인트괴란 병원의 카린 뎀브로워 박사 연구팀과 함께 유방암 검진 패러다임 변화 연구를 구연 발표했다.
연구팀은 세인트괴란 병원에서 2020년 9월부터 2024년 6월까지 진행된 약 20만건의 유방암 검진 데이터를 통해 AI 도입 전후 성과를 비교 분석했다. 그 결과
바다이야기예시야마토게임 전문의 1인-AI 협업 판독 방식은 전문의 2인이 AI를 사용하지 않는 이중판독 대비 침윤성 유방암 검출률이 0.29%에서 0.39%로 34.5% 증가했다.
루닛은 RSNA 2025에서 루닛 인사이트를 활용한 연구초록 14편을 발표했다.
오션파라다이스게임 리콜률(RR)은 2.62%에서 2.54%로 3.1% 감소, 양성예측도(PPV)는 16.6%에서 25.6%로 54.2% 향상됐다. 특히 전문의 1인+AI 협업 판독 방식은 리콜률이 가장 낮으면서도 양성 예측도와 침윤성 유방암 검출률은 제일 높은 효율적 판독 방식임을 입증했다.
미국 메사추세츠 종합병원 마니샤 바흘 박
릴게임몰메가 사 연구팀은 유방단층촬영술(DBT) 환경에서의 AI 검출 특성을 분석한 연구를 포스터 발표로 진행했다.
연구팀은 3D 유방단층촬영술 AI 솔루션 '루닛 인사이트 DBT'를 활용해 1000건의 DBT 영상을 분석했다. 그 결과 루닛 인사이트 DBT는 실제 유방암으로 확인된 334건 중 84.4%(282건)를 정확히 검출하고 병변 위치까지 올
릴게임5만 바르게 특정했다. 또 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.
마지막으로 미국 엘리자베스 웬드 유방암 클리닉 스타마티아 데스투니스 박사 연구팀은 루닛 인터내
바다신게임 셔널(구 볼파라)의 '리스크'와 '덴서티' 제품을 활용해 유방의 체적 밀도가 유방암 위험도 평가에 미치는 영향을 규명하기 위한 두 건의 연구를 구연 발표했다.
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. 그 결과 TC 모델이 BA보다 유방 체적 밀도와 가족력 요소를 더 크게 반영해 더 많은 여성을 고위험군으로 분류하는 경향을 보였다.
다음 연구에서는 33만여 건의 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.
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”이라며 “글로벌 학회를 통한 검증을 토대로 미국을 비롯한 전 세계 유방암 검진 환경에서 AI 기반 표준을 정립해가겠다”고 말했다.
정용철 기자 jungyc@etnews.com
