췌장낭성병변은 최근 영상기술의 발전으로 우연히 발견되는 비율이 점차 증가하고 있으며, 유병률은 복부컴퓨터단층촬영을 시행한 사람에서 많게는 13.5%까지 보고되었다. 그러나 췌장낭성질환의 정확한 진단은 양성에서 악성 질환까지 다양한 형태로 보일 수 있어 영상학적 진단만으로는 매우 어렵다. 초음파내시경은 췌장낭성병변을 비교적 정확하게 진단하고 치료를 결정하는 데 매우 중요한 도구로 사용된다. 그러나 내시경 초음파는 악성으로 진행 가능한 점액성 췌장낭종과 다른 췌장낭종질환을 구분하는 데 정확도가 65-75%에 불과하다. 인공지능은 대장암, 폐암, 유방암과 같은 여러 종류의 암 진단의 정확도를 향상시키는 데 효과적인 도구로 사용되고 있으며, 최근 연구에서는 췌장낭성병변에서도 점액성 종양과 비점액성 종양을 구분하고 악성으로 진행 위험도를 평가하는 데 도움이 되는 것으로 보고되고 있다. 인공지능의 적용은 영상분석에도 국한되지 않고 최근에는 췌장낭종의 액체 분석, 유전자 분석, confocal laser endomicroscopy 등 다양한 분야에서 활용되고 있으며 기대되는 연구 결과를 발표하고 있다. 인공지능은 의료 분야에서 아직 시작단계에 있어, 임상에 적용하기 위해 적절한 알고리즘을 개발하는 데에는 개발자들의 큰 노력이 필요하다. 그러나 이러한 기술은 앞으로 췌장낭종 병변을 보다 정확하게 진단하고 효과적이고 효율적으로 관리하는 데에 도움을 줄 수 있는 잠재력을 가지고 있다고 하겠다.

EUS가 췌장낭성병변의 진단 및 치료에 점차 다양한 방식으로 활용되고 있다. 췌장낭성병변의 정확한 진단은 치료 전략이나 후속 조치를 결정하기 때문에 매우 중요한데, 컴퓨터단층촬영이나 자기공명영상에서 진단이 불확실한 경우, 혹은 악성 가능성을 평가해야 하는 경우에 EUS를 통하여 추가적인 정보를 얻는 데 활용한다. EUS-FNA를 사용하여 낭액에서 세포 검사, 화학 검사, 분자표지자 분석을 시행하여 정확한 진단 및 악성 여부에 대한 정보를 얻는다. CH-EUS는 종양성 낭성병변을 구분하는 데에 매우 정확하였고, 벽 결절을 구분하는 데 유용하다. 세침 공초점 레이저 현미경 내시경 검사는 준 세포 수준 영상을 통하여 실시간 진단을 정밀하게 수행할 수 있다. 세침 경유 낭경과 세침 경유 조직 검사가 최근 요즘 시도되고 있지만, 아직 그 효용성에 대한 근거는 부족한 실정이다. 진단뿐만 아니라 치료에서도 EUS를 활용하고 있는데, 에탄올 혹은 항암제를 사용한 EUS 유도하 소작술은 췌장낭성병변에 대한 수술 혹은 경과 관찰이라는 이분법적 치료 방식의 간극을 메워주는 최소 침습적 치료 방법으로 사용되고 있다. 실제 치료 효과 또는 임상적 이익에 대하여 명확히 증명한 높은 수준의 근거가 추후 필요할 것으로 보인다. 또한 EUS 유도하 고주파열절제술도 새로이 시도되는 치료법 중 하나이다. 이와 같이 췌장낭성병변의 진단 및 치료에 EUS는 다양하게 활용되고 있으며, 향후 지속적인 발전이 기대된다.

본 연구는 갑상샘 초음파에서 K-TIRADS 분류와 K-TIRADS 분류에 따른 Different risk group의 조합을 이용한 방법이 양성과 악성 결절의 감별진단에 유용한지를 평가하였다. 갑상샘 초음파를 시행한 210명을 대상으로 하였으며, 세침흡인세포검사 결과를 바탕으로 후향적인 분석을 하였다. 갑상샘 결절의 양성과 악성에 따른 K-TIRADS와 Different risk group의 점수체계의 차이 분석은 카이제곱 검정을 하였다. ROC 곡선 분석을 통해 악성 결절의 예측을 위한 K-TIRADS 점수와 Different risk group의 최적 cut off 값을 결정하였다. 양성과 악성 결절 군의 분류에 따른 K-TIRADS와 Different risk group의 차이검증 결과에서 각각 통계적으로 유의한 차이를 보였다(p=.001). ROC 곡선 분석에서 양성과 악성 결절의 예측을 위한 K-TIRADS에 따른 점수분류에서는 AUC 0.786, Cut-off value> 2를 나타내었으며, Different risk group에서는 AUC 0.640, Cut-off value> 2로 결정되었다(p=.001). 갑상샘 초음파에서 결절을 발견했을 때 양성과 악성 갑상샘 결절을 감별하는 데 도움을 주는 K-TIRADS에 따른 분류체계가 Different risk group에 따른 분류체계보다 갑상샘 결절의 감별진단에 도움을 줄 것으로 생각하며 K-TIRADS에 따른 분류체계를 적용하면, 불필요한 세포 검사를 줄일 수 있고, 악성 결절의 조기발견에 도움이 될 것으로 생각된다.

In this paper, we introduce a robot-assisted medical diagnostic system that enables remote ultrasound (US) imaging to be applied to the conventional telemedicine, which has been possible only with interviewing or a visual exam. In particular, a master-slave robot system is developed that ultrasonic diagnosis specialist can control the position and orientation of US probe in the remote place. The slave robot is designed to be compact, lightweight, and hand-held so that it can easily transfer to the remote healthcare center. Moreover, 6-degree-of-freedom (DOF) probe motion is possible by the robot design based on Stewart platform. The master device is also based on a similar structure of the slave robot. To connect master and slave system in the wide area network (WAN) environment, a hardware CODEC was developed. In this paper, we introduce the detail of each component and the results of the recent experiments conducted in the remote sites by the developed robotic ultrasound imaging system.