AI 의료영상 정량화, 신약개발 바이오마커로 활용 확대

CT·MRI·PET 등 의료영상을 AI로 정량화해 신약 효능과 환자 예후 평가에 활용하려는 시도가 늘고 있다. 기존 육안 판독으로는 포착하기 어려운 영상 변화를 수치화할 수 있게 되면서 임상시험에서의 적용 가능성이 주목받고 있다. 다만 실제 도입을 위해서는 분석 기술과 더불어 영상 획득, 품질관리, 분석 방법의 표준화가 필요하다는 지적도 나왔다. 서울아산병원 임상시험센터는 관련 세미나를 개최해 이러한 논의를 이어갔다.

BioPulse 해설

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바이오마커: 질병 상태나 치료 반응을 객관적으로 나타내는 측정 가능한 생체 지표를 뜻한다.
영상 바이오마커: CT·MRI·PET 등 영상에서 추출한 정량적 지표로 질병 진행이나 치료 효과를 평가하는 데 쓰인다.
정량화: 눈으로 보고 판단하던 정보를 수치나 데이터로 변환해 객관적으로 비교·분석할 수 있게 만드는 작업이다.
품질관리(QC): 데이터나 영상이 일정한 기준과 절차에 따라 생성·분석되었는지 점검하는 과정이다.

신약 개발 과정에서는 약물이 실제로 효과가 있는지 객관적으로 보여줄 지표가 필요한데, 전통적으로 혈액검사 수치나 의사의 육안 판독에 의존해왔다. 영상의학 분야에서는 CT·MRI·PET 등에서 얻은 이미지를 인공지능으로 분석해 병변의 크기나 변화를 자동으로 수치화하려는 연구가 이어지고 있다. 이런 지표가 임상시험이나 규제 심사에서 활용되려면 영상을 찍는 방식과 장비, 분석 알고리즘이 병원이나 기관마다 다르지 않도록 표준화하는 작업이 함께 필요하다는 지적이 꾸준히 제기된다.

Why it matters영상 데이터를 표준화된 바이오마커로 활용할 수 있게 되면 신약 효과를 더 객관적이고 효율적으로 평가하는 데 도움이 될 수 있다는 점에서 관련 업계의 관심을 받는 주제다.

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