1. 서론
2. URO dot AI의 기술 개요 및 임상적 특장점
3. 치료 연계성과 진료 효율 향상 효과
4. 결석 부피 및 형태 정보의 추가 기능 개발과 의미
5. 인공지능 의료기기의 미래와 정밀의료로의 기여
6. 결론
1. 서론
요로결석은 비뇨기계 질환 중 높은 유병률과 재발률을 보이는 질환으로, 신장 기능 저하, 심한 통증, 감염 등 다양한 합병증을 유발할 수 있어 빠르고 정확한 진단과 적절한 치료가 중요하다. 특히 요관 결석은 심한 통증을 동반하며, 이에 따라 응급실을 방문하게 되는 주요 원인 중 하나로 알려져 있다. 현대사회에서 고단백 식이, 수분 섭취 부족, 비만 등 환경적 요인으로 인해 국내외 발생률은 증가 추세에 있다.
요로결석 진단에는 초음파, 단순 요로 촬영(KUB), 비조영 CT 등이 활용되며, 이 중 비조영 CT는 가장 우수한 민감도와 특이도를 보이는 표준 검사법으로 자리 잡고 있다. 그러나 이러한 CT 영상의 해석은 영상의학 전문의의 숙련도와 경험에 의존하는 경우가 많고, 분석할 슬라이스 수가 많아 시간 소모가 크며, 주관적인 오차도 발생할 수 있어 임상적으로 여러 한계를 안고 있다.
이러한 진단 방식의 한계를 극복하고자, 인공지능(AI)을 활용한 영상 진단보조 기술이 주목받고 있으며, 아이도트(AIDOT)가 개발한 URO dot AI는 이러한 요구에 대응하는 대표적인 솔루션이다. 본 인공지능 의료기기 소프트웨어는 비조영 CT 영상을 입력으로 사용하여, 요로계(신장, 요관, 방광) 내 결석의 존재 여부, 위치, 크기, 개수 등을 자동으로 탐지하고, 이를 구조화된 리포트 형태로 제시한다. 특히 비조영 CT 기반 분석은 조영제를 사용하지 않아도 되므로 신장 기능이 저하된 환자나 조영제 과민 반응이 있는 환자에게도 안전하게 적용할 수 있으며, 응급 상황이나 접근성이 낮은 1·2차 의료기관에서도 유용하게 활용될 수 있다.
기존 진단 방식에 비해 URO dot AI는 높은 정확도와 분석 속도를 제공하며, 정량화된 데이터를 기반으로 치료방침 수립과 의료진 간 협진까지 지원할 수 있는 장점을 갖는다. 또한 최근에는 결석의 부피 및 형상 정보를 포함한 확장 기능과 X-ray 이미지도 입력데이터로 활용할 수 있도록 개발되고 있어, 실제 치료 과정에서도 정밀한 계획 수립에 기여할 수 있을 것으로 기대된다. 본 논문에서는 URO dot AI의 기술적 구성과 임상 적용 가능성을 검토하고, 기존 요로결석 진단 방식과 비교하여 인공지능 기반 진단보조 기기가 갖는 의미와 향후 의료현장에서의 활용 방향을 고찰하고자 한다.
2. URO dot AI의 기술 개요 및 임상적 특장점
URO dot AI는 아이도트(AIDOT)가 개발한 인공지능 기반 요로결석 진단보조 소프트웨어로, 딥러닝(Deep Learning) 기술을 응용하여 비조영 CT 이미지를 자동으로 분석하는 고도화된 의료영상 진단 플랫폼이다. 이 솔루션은 요로계(신장, 요관, 방광)에 존재하는 결석의 유무를 판단할 뿐만 아니라, 결석이 발견된 경우 해당 위치 정보, 크기, 개수, 형태 등의 다양한 정량적 정보를 자동 추출하여 의료진에게 제공하는 기능을 갖추고 있다.
기술적 측면에서 URO dot AI는 3차원 컨볼루션 신경망(3D CNN) 구조를 채용한 고급 AI 엔진을 사용[그림 1]하며, 그 중에서도 의료영상 분석에 최적화된 변형된 3D U-Net 구조를 기반으로 하고 있다. 이는 대용량의 CT 스캔 이미지를 효율적으로 처리하고, 요로계 해부학적 구조를 정밀하게 분할(Segmentation)[그림 2] 할 수 있게 한다. 결석을 분석하는 과정에서 다양한 크기, 농도(Hounsfield unit), 방향성, 주변 조직과의 명도 차이를 고려한 복합 학습 알고리즘 적용으로, 사람 판독자가 간과할 수 있는 미세 결석까지 높은 민감도로 검출할 수 있도록 설계되었다.
입력 데이터는 표준 DICOM 형식의 비조영 CT 영상이며, 일반적으로 3~5mm 두께로 촬영된 복부 단층 영상이 기준 데이터가 된다. 사용자는 PACS(영상저장전송시스템) 또는 URO dot AI의 서버에 CT 영상을 업로드하면, AI 엔진이 CT 슬라이스 전체를 자동 분석한다. 이 과정은 평균 1건당 약 30초에서 1분 이내에 모든 분석 작업이 완료된다. 분석 결과는 Client에서 시각적으로 출력되며, 결석이 존재하는 위치의 슬라이스에는 자동 마킹이 되어 포함되고, 분석 리포트에는 장축·단축 길이(mm), 검출된 결석 개수, 위치(좌/우측, 신장/요관/방광 여부, 요관 부위별 분절 정보) 등 정량화된 데이터가 표로 정리되어 제공된다 [그림 3].
URO dot AI의 성능은 여러 임상 테스트를 통해 검증된 바 있으며, 실제 병원 데이터를 기반으로 한 다기관 임상 평가에서는 민감도(Sensitivity) 96.1%, 특이도(Specificity) 93.4%를 기록하였다. 특히 2mm 이하의 미세 결석에 대한 검출률이 타 의료진 판독 평균(약 80% 수준)을 상회하며, 실제 임상에서 발견 누락률 감소에 큰 도움이 되는 것으로 나타났다. 또한 결석이 없는 것을 없다고 판단하는 음성검출률(특이도)은 의료 현장에서 의료진의 판단을 지원하는데 중요한 요소가 될 것이다. 더불어 개인별 판독 시간도 획기적으로 줄여주어, 평균 10~15분이 소요되던 전통 CT 결석 판독을 1분 내 자동 분석으로 대체함으로써, 응급상황 대응 및 다수 환자 진료가 필요한 의료 현장에서의 생산성을 대폭 향상시킬 수 있다 [그림 4].
URO dot AI의 또 다른 주요 강점은 의료진의 판독 주관성을 줄여주는 자동화와 표준화된 데이터 보고서 제공에 있다. 기존에는 ‘요관 중하부에 약 3mm 크기의 고음영 결석 의심’ 등의 비정형적 서술 방식에 의존했다면, 본 시스템은 개별 결석에 대해 명확한 위치 명칭, Axial/Coronal/Sagittal 수치화된 크기 등을 포함한 구조화 리포트를 제공[그림 5]하므로, 협진 시 진료 전환 또는 수술 계획 수립에 있어 훨씬 일관된 정보 활용이 가능해진다. 이에 따라 비뇨기과와 영상의학과 간의 커뮤니케이션이 효율적으로 변화하고, 초진을 담당하는 일반의 또는 응급의학과 의사도 본 리포트를 통해 전문적 판단을 빠르게 도출할 수 있다.
사용자 경험(UI/UX)의 측면에서도 URO dot AI는 진료 환경에 쉽게 통합되도록 설계되었다. 원내 PACS 시스템과 연동하여 결석 검출 결과가 영상 뷰어 내에서 바로 확인 가능하며, 결석이 표시된 슬라이스는 색상으로 강조되어 의료진이 별도로 전체 영상의 탐색을 반복하지 않아도 된다. 또한 분석 결과는 전자차트(EMR)와 연계되어 자동 저장할 수 있는 기능도 지원 가능하도록 개발 중이며, 이러한 통합은 진료 흐름을 방해하지 않으면서도 AI 분석의 편의성과 정확성을 그대로 진료 프로세스에 녹여낼 수 있도록 해준다.
특히 주목할 만한 점은, URO dot AI가 비조영 CT 영상을 입력 데이터로 사용함으로써 진단 접근성을 크게 향상시킨다는 점이다. 조영제를 사용하지 않기 때문에 신장 기능 저하 환자나 조영제에 대한 과민 반응이 있는 환자에게도 위험 없이 적용할 수 있으며, 일반 복부 CT 촬영 후에도 바로 적용 가능하다는 점에서 응급 환경이나 1차 병·의원 등 인프라가 제한된 환경에서도 쉽게 확장 가능하다. 이는 AI 성능의 우수성도 중요하지만, 진료현장에서 얼마나 쉽게 사용할 수 있는가를 결정짓는 실질적 요소로 작용한다.
3. 치료 연계성과 진료 효율 향상 효과
URO dot AI의 실질적인 임상 효용성은 단순 진단을 넘어 치료 계획의 수립과 밀접하게 연결된다는 데 있다. 체외충격파쇄석술(ESWL) 시행 전, 결석의 정확한 위치와 크기, 개수에 대한 정보는 시술 성공률에 영향을 미친다. 소프트웨어는 개별 결석의 정량적 정보와 체내 위치를 정밀하게 제시하므로 시술자가 충격파의 초점 설정을 정확히 하도록 돕고, 불필요한 반복 시술을 줄일 수 있는 지표로 활용된다.
내시경 시술(URS, PCNL 등)의 경우에는 결석 접근 방향과 파쇄 전략 수립에도 URO dot AI의 정보가 정밀한 계획 수립에 기여한다. 특히 다발성 결석이나 복잡한 해부학적 구조를 가진 환자의 경우, 시술 전 단계에서 분석된 결석 위치정보는 내비게이션 역할을 하며, 수술 시간 단축과 잔석 방지에도 효과를 보인다. 이러한 정량적 정보는 비뇨기과, 영상의학과, 응급의학과 간 협진 과정에서도 신속한 의사결정을 가능하게 해 진료 효율을 향상시킨다.
4. 결석 부피 및 형태 정보의 추가 기능 개발과 의미
URO dot AI는 기본적인 결석 탐지 기능을 기반으로, 보다 정밀한 임상 정보를 제공하기 위해 결석의 부피(volume)와 형태(shape)를 자동 분석하고 HU수치(Hounsfield Unit)를 제공하는 기능을 추가 적용할 예정이다. 전통적인 방식에서는 결석의 장축과 단축 길이에만 의존하여 크기를 판단하는 방식이 일반적이었으나, 실제 임상에서는 결석이 차지하는 총 용적이 치료 결정에 더 큰 영향을 미치곤 한다. 부피 분석은 쇄석 시 필요한 에너지량, 시술 시간, 치료 난이도 등을 예측할 수 있게 하며, 수술 전략 수립에 있어 객관적인 기준 자료로 활용될 수 있다.
또한 결석의 형태 정보를 시각적으로 함께 제공함으로써, 단순한 크기 정보에 그치지 않고, 결석이 원형인지 침상형인지, 불규칙 다발성인지 등을 구분하여 시술 도구 선택, 접근 방향 설정 및 파쇄 난이도 판단에 실질적인 참조 자료를 제시할 수 있다. 이는 내시경 시술이나 체외충격파쇄석술(ESWL) 같은 시술 전 계획 단계에서 특히 유용하게 적용될 수 있다.
이와 함께 아이도트는 URO dot AI에 X-ray 영상 기반의 결석 분석 기능을 추가하는 기술을 개발 중에 있다 [그림 6]. CT에 비해 X-ray는 방사선 선량이 훨씬 적고 촬영 비용이 낮아, 특히 치료 후의 추적 관찰이나 정기 검진 목적으로 활용하기에 적합하다. CT는 촬영 시 높은 방사선량으로 인해 환자에게 제한적으로 사용되는 경우가 많고, 반복 촬영에는 부담이 따른다. 이에 반해 X-ray 기반 분석 기술이 상용화되면, 환자에게 부담을 줄이면서도 결석의 변화를 정확하게 모니터링할 수 있어 장기적 질환 관리 측면에서 효율을 높일 수 있다.
이러한 기능 확장은 URO dot AI를 단순한 진단보조 도구에서 나아가 진단-치료-경과 관찰까지 연결되는 전주기적 결석 관리 솔루션으로 발전시키는 데 중심적 역할을 할 수 있을 것이다.
5. 인공지능 의료기기의 미래와 정밀의료로의 기여
인공지능 기반의 진단보조 기기는 앞으로 단순 영상의 분석에서 나아가 정밀의료 실현을 위한 핵심 요소로 자리매김할 것으로 보인다. 진단 정확도를 높이는 동시에 환자의 치료과정 전반을 지원하는 방향으로 진화하고 있으며, 환자의 과거 영상기록, 생화학적 검사결과, 생활습관 정보 등과 통합되어 장기 예후 예측과 재발 방지에도 활용될 수 있다.
앞으로의 발전은 영상분석 기반 AI가 환자 맞춤형 의료(Precision Medicine)의 핵심 도구로 작용하며, 치료방식의 결정뿐 아니라 예측 모델을 기반으로 선제적 치료 전략 수립에도 기여하게 될 것이다. URO dot AI는 그 과정에서 대표적인 실제 적용 사례로 평가받을 수 있다.
6. 결론
요로결석은 정확하고 신속한 진단과 함께 환자의 상태에 맞는 시술 전략 수립이 중요한 질환이다. 인공지능 기술을 기반으로 한 진단보조 소프트웨어인 URO dot AI는 기존의 한계를 극복하며 높은 진단 정확도와 속도, 데이터의 구조화 측면에서 큰 장점을 제공한다. 특히 비조영 CT 기반 활용, 결석의 정량적 분석, 향후 부피 및 형태 기반 기능의 추가는 진료현장에서의 실효성을 더욱 높여줄 것으로 기대된다. 이와 더불어 치료와 연계되는 다양한 쓰임은 URO dot AI를 단순한 판독기계를 넘어 정밀의료 실현의 핵심 도구로 자리매김하게 하고 있다. 인공지능 기반 의료기기의 발전은 앞으로의 의료를 ‘보다 빠르고 정확하게, 그리고 안전하게’ 변화시킬 것이다.
