의료영상은 병원에서 진단을 위해 촬영한 영상을 저장하거나 전송하여 판독하는 시스템을 말합니다. 영어로는 PACS라고 하구요. 이 PACS는 CT, MRI 외에도 CR, 울트라 사운드, 뉴클리어 메디슨, 내시경, 전자현미경 등 다양한 방식이 있습니다. 여기서 얻은 영상을 이미지 서버로 보내 판독을 합니다. 영상처리 기술과 3차원 판독 기술을 활용하여 정확한 질병 진단을 하구요.
각 장비의 부분을 살펴보면 영상획득부가 있습니다. 영상획득부는 진단장비의 데이터를 디지털 상태로 받습니다. 이 데이터를 다시 중앙의 저장용 컴퓨터로 전송하구요. 그 다음 부분으로는 영상저장 및 데이터베이스가 있습니다. 이 부분은 영상 획득 데이터 등 입력된 의료 영상을 디지털로 받아 저장하고 DB화하는 부분입니다. 여기에는 단기 저장장치와 장기 저장장치가 있구요. 그리고 다른 부분으로는 영상 조회 및 출력부가 있습니다. 이 부분은 영상을 컴퓨터 모니터로 나타내는 부분입니다. 영상을 확대하거나 축소하고 회전, 반전하는 기능을 갖고 있구요. 또 영상 처리 및 각도 측정, 면적 계산, 영상 재배열 등도 가능합니다. 마지막 부분은 네트워크와 통신 부분입니다. 이 부분은 의료 영상 및 정보를 전송하는 곳인데요. 장비마다 영상의 크기가 다르기 때문에 아주 빠른 통신망을 사용한다고 합니다.
이제는 기술이 발전해서 컴퓨터 이외에도 다른 장치로 의료영상정보를 전송 받을 수 있습니다. QR 코드로도 가능하구요. 모바일로도 전송이 가능합니다. QR 코드 기반의 의료정보 시스템은 DICOM 형식으로 영상을 생성하고 저장하여 관리합니다. 예를 들어 모바일 X-선 영상장치에서 영상을 생체정보 계측장치로 보냅니다. 그러면 생체정보 계측 장치인 스마트 센싱모듈과 스마트폰, 생체정보 분석시스템이 정보를 의료정보서버로 전송하여 저장합니다.
이 데이터는 PC나 스마트폰으로 보내지고 텍스트 기반의 의료정보 및 생체정보로 저장됩니다. QR코드 형식으로 저장되며 영상정보는 DICOM 형식의 이미지로 저장되구요. 여기에는 소프트웨어가 필요한데 이 소프트웨어는 QR모듈에 의해 응급 시에 바로 열람이 가능하도록 도와줍니다. 특히 환자 이름, 나이, 특이사항까지도 함께 보여줍니다.
QR 서버에서 의료 정보를 처리하는 과정은 의료영상을 이미지로 변환하여 생체신호, 기본정보, QR코드 인코딩, URL정보 등으로 처리됩니다. 이제는 딥러닝을 활용해서도 의료영상을 이용하는데요. 뇌자기공명영상이나 조직병리영상에서 기저세포암 인지 등에 많이 사용된다고 합니다.
우리나라의 의료영상진단기기는 보급률이 전세계 최고 수준이라고 합니다. 물론 다 수입기기이기는 하지만 질병의 조기 진단을 위한 인프라는 잘 구축이 되어 있는 셈이지요. 이러한 장비들의 영상을 스마트하게 판독할 수 있는 의료정보시스템은 현재 우리나라 병원에서는 대부분 EMR 단계에 머물러 있습니다. 딥러닝의 수준까지는 상용화가 아직 덜 되었다는 뜻이지요. 앞으로 의료영상정보시스템 분야가 날로 더 발전할 여지가 있어 기대가 되는 바입니다.