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현재 한국의 폐암 검진 프로그램은 만 54세부터 74세 사이, 30갑년 이상의 흡연력을 가진 사람을 '고위험군(high-risk group)'으로 정의하고 있습니다. 이 기준은 미국 NLST(National Lung Cancer Screening Trial)의 임상 결과를 토대로 한 것으로, 저선량 흉부 CT(LDCT)를 통해 폐암 조기 진단의 생존율 향상 효과를 입증했습니다.
하지만 시간이 지날수록 이러한 기준이 개별 흡연자의 세부 위험도를 충분히 반영하지 못한다는 지적이 제기되고 있습니다.
흡연력은 단순 숫자가 아닌, 리스크의 연속선입니다. 예를 들어, 어떤 수검자는 55세 시점에 이미 40갑년 이상의 흡연력을 갖고 있는 반면, 또 다른 수검자는 55세 이후에도 흡연을 지속하며 74세에 50갑년을 초과할 수도 있습니다. 그럼에도 불구하고, 현재는 이처럼 위험도가 현저히 다른 사람들을 동일한 주기로 동일한 방식으로 검진하고 있는 현실입니다.
현재 활용 중인 폐암 위험 예측 모델인 Brock 모델은 흡연력에 대한 구체적인 세분화를 변수로 포함하지 않고 있으며, Lung-RADS 2022 가이드라인 역시 결절의 영상 특성만을 중심으로 평가할 뿐, 정량적인 흡연력 정보는 진단 전략에 반영하지 않습니다. 이는 AI 기반 판독이나 예측이 정밀화되기 위해 반드시 해결되어야 할 임상적 맹점(clinical blind spot)이라 할 수 있습니다.
정밀의료(Precision Medicine) 시대에 걸맞은 폐암 검진 체계는 단순한 고위험군 분류를 넘어 흡연력 기반의 위험도 층화(risk stratification) 분류로 진화해야 합니다. 위험도 층화(risk stratification)는 위험인자를 고려하여 위험도를 구분하는 방법입니다. 이를 통해 치료 대상자를 선별하거나, 예후를 예측하거나, 약물 치료 효과를 예측할 수 있습니다.
흡역력 기반으로 위험도 층화를 구분한다면, 아래와 같이 구분할 수 있습니다.
중등도 고위험군 (Higher-Risk Group): 30–39갑년 이상 흡연력
최고위험군 (Highest-Risk Group): 40갑년 이상 또는 현재 흡연자
이러한 분류를 통해 맞춤형 검진 주기, AI 판독 적용 수준, 추적관찰 전략 등을 차등화할 수 있습니다. 예컨대, 최고위험군은 매년 CT 추적과 함께 AI 기반 조기 경고 시스템을 적용하고, 중등도 고위험군은 정기적인 검진 등을 통한 관리가 가능합니다.
특히, AI 기반 예측 도구와 연계한 정밀 추적관찰 전략은 단순히 환자를 '따라가는' 것을 넘어, 개인별 폐암 발생 가능성을 사전에 예측하고 그에 따른 맞춤형 관리 계획을 수립하는 것을 의미합니다. AI 기반 예측 모델은 이러한 임상적·영상학적 데이터를 통합 분석해, 결절의 악성화 가능성을 수치화하고 환자별로 ‘더 자주 추적해야 하는지’, ‘즉시 조직검사나 추가 영상이 필요한지’를 알려주는 역할을 합니다. 이러한 전략이 갖춰졌을 때 비로소 폐암 검진은 단순한 스크리닝(screening)을 넘어, 진정한 의미의 정밀의료(Precision Medicine)로 전환됩니다.
우리는 이미 지난 20년 간의 검진 사업을 통해 “저선량 CT 기반의 조기 검진이 실제 생존율을 향상시킨다”는 사실을 입증해왔습니다. 폐암 검진의 정밀화는 선택이 아닌 필수입니다. 이제는 ‘누구를 얼마나 자주, 어떻게 정밀하게 볼 것인가’에 대한 시대적 과제에 답할 때입니다.
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