서울아산병원이 디지털 병리(Digital Pathology) 시스템 구축을 마치고 새해부터 본격 운영에 들어갔다. 디지털 병리 시스템은 슬라이드 염색 표본을 디지털 영상으로 변환하여 저장하고 모니터를 통해 진단하는 것이다. 서울아산병원의 디지털 병리 인프라는 AMIS 3.0과 연동돼 연간 90만 장의 슬라이드를 디지털화해 관리할 수 있다. 단일 의료기관 중 세계 최대 규모의 데이터 처리 능력을 갖게 된 것이다. 서울아산병원 장세진 병리과장은 “디지털 병리 시스템은 병리진단의 개념 확장과 업무 프로세스의 혁신으로 이어져 환자 안전 향상에 기여할 것으로 기대된다”라고 말했다.  

▲ 서울아산병원 병리 검사실 직원이 검체 슬라이드를 디지털 스캐너에 넣고 있다. 검체 슬라이드 스캔 영상은 AMIS 3.0의 병리통합판독관리 프로그램을 통해 자동 분류돼 담당 병리 판독의사의 모니터로 전송된다.

서울아산병원 동관 4층 병리과 판독실. 병리 전문의들 앞에 놓인 32인치 모니터에 조직 슬라이드 영상이 4K 화질로 선명히 나타난다. 병리 검사실에 있는 디지털 스캐너로 스캔 후 AMIS 3.0을 통해 자동 분류된 검체 영상이다. 가볍게 마우스를 조작하자 광학 현미경의 최대 배율인 400배를 훌쩍 넘어 1,000배까지 영상이 확대된다. 전문의들은 더 정확한 진단을 위해 모니터에 면역 슬라이드, 염색 슬라이드 등 여러 가지 슬라이드를 동시에 띄워 비교하기도 하고, 동료 의사와 함께 각자의 모니터를 보며 판독에 대한 의견을 나눈다. 디지털 병리 시스템이 100% 도입되고 보여지는 새로운 풍경이다.

서울아산병원이 디지털 병리 시스템 구축을 완료하고 1월 3일부터 아날로그 병리 업무를 모두 디지털로 전환했다. 디지털 기술에 기반해 병리진단의 효율을 극대화하고 궁극적으로 환자 맞춤형 정밀의료를 실현하려는 목적이다.

기존 아날로그 방식의 조직 병리 검사는 각 분야 담당의가 자신의 전문분야에 해당하는 조직 등 검체 슬라이드를 전달받아 현미경으로 진단한 후 슬라이드를 별도 공간에 물리적으로 보관했다. 디지털 방식은 스캔 시 발생되는 코드를 기준으로 자동 분류된 슬라이드 데이터가 모니터에 바로 구현되고 디지털로 보관된다. 슬라이드 준비에서부터 정리, 분류, 판독, 보관에 이르기까지 전 과정의 업무 효율성이 크게 높아졌다.

슬라이드 스캔이 완료되면 별도의 사전 준비없이 바로 판독할 수 있고, 더 정밀하게 슬라이드를 이동할 수 있으며, 현미경보다 더 높은 배율로 확대 가능해 정밀하게 판독할 수 있는 등의 장점이 많다. 특히 AMIS 3.0과 연동돼 환자의 기존 병력과 조직검사 정보를 바로 비교·확인할 수 있어 검토 시간이 크게 단축된 것이 고무적이다. 디지털 병리 시스템은 기존의 전통적 방식을 고수해왔던 조직 병리 검사를 긍정적인 방향으로 변화시킬 전망이다.

디지털 병리 시스템 구축을 위해 서울아산병원은 ▲진단용 슬라이드를 디지털로 변환할 스캐너 11대 구비 ▲독립적인 10G 망 네트워크 설치 ▲페타바이트(PB) 급 대용량 서버와 스토리지 증설 등 인프라를 마련했다. 또 ▲병리 검사실 업무 프로세스 최적화 ▲서울아산병원 고유의 인터페이스 구축 등 업무 전반을 재정비했다.

또 각종 병리 데이터가 AMIS 3.0과 연동되도록 해 서울아산병원 암통합진료센터나 학생 교육장 등에서 슬라이드 데이터를 바로 확인할 수 있도록 했다. 서울아산병원이 뷰노와 공동 개발한 형태계측검사 소프트웨어를 비롯해 다른 다양한 AI 프로그램과도 유기적으로 연동할 수 있도록 개발해 임상·연구 지원을 위한 활용가치를 높였다.

서울아산병원 병리과는 디지털 병리 시스템을 통해 매년 90만 장의 슬라이드를 스캔할 예정이다. 또 2010년부터 2020년까지 제작했던 슬라이드 400만 장의 스캔을 진행할 계획이다. 이는 세계 최대 규모의 병리진단 빅데이터로 향후 AI 소프트웨어 개발에 유용하게 활용될 것으로 기대된다. 

서울아산병원 장세진 병리과장은 “병리진단은 질병의 치료와 예후를 결정짓는 만큼 정확도와 안전성이 보장돼야 한다. 디지털 병리 시스템은 반복적이고 소모적인 업무를 줄이고 모니터 앞에 펼쳐진 병리소견을 다른 병리 판독의사들과 공유하며 상의할 수 있어 진단 오류를 최소화해 환자 안전을 강화하는 데 큰 도움이 될 것으로 기대한다”라고 말했다.