루닛(대표 서범석)은 3월 4일부터 8일까지 오스트리아 빈에서 개최되는 ‘2026 유럽영상의학회(ECR 2026)’에서 자사 최신 연구 21편을 발표한다고 밝혔다.
이번 학회에서는 루닛의 유방촬영술 AI 분석 솔루션 ‘루닛 인사이트 MMG’, 유방밀도 정량화 솔루션 ‘스코어카드’, 흉부 엑스레이 AI 분석 솔루션 ‘루닛 인사이트 CXR’의 임상적 평가 연구가 공개된다. 21편의 연구 중 13편은 구연 발표로, 8편은 포스터 발표로 진행된다.
주요 연구 중 하나는 이탈리아 트레비소 지역 보건기관 ‘아울스 2 마르카 트레비지아나(AULSS n.2 ‘Marca Trevigiana’)’ 팀이 진행한 유방암 조기 위험도 평가 연구다. 여성 6만 7,686명의 유방촬영술 데이터를 분석한 결과, 루닛 인사이트 MMG 기반 위험도 점수(ExRS)가 첫 검진에서 정상 판정을 받은 여성 가운데 이후 유방암 발생 가능성이 높은 사례를 식별하는 데 유용한 것으로 나타났다. 실제 유방암으로 진단된 451명의 평균 점수는 첫 검진 15.4점에서 두 번째 검진 73.9점으로 상승했으며, 두 차례 모두 음성 판정을 받은 6만 7,235명의 점수는 큰 변화가 없었다.
또 다른 연구는 영국 노팅엄 대학교(University of Nottingham) 연구팀이 NHSBSP의 간격암 확인 과정에서 AI 활용 가능성을 평가한 사례다. 409건의 간격암 사례를 분석한 결과, AI 점수를 활용하면 다수를 차지하는 Category 1 사례를 우선 선별하고, 전문가가 면밀히 검토해야 할 사례를 구분하는 데 도움을 줄 수 있는 것으로 나타났다.
루닛 인터내셔널의 유방밀도 정량화 솔루션 ‘스코어카드’를 이용한 대규모 무작위대조시험(RCT) 결과도 공개된다. 네덜란드 위트레흐트 대학병원 연구팀은 극고밀도 유방으로 분류된 여성에게 MRI 추가 검진을 시행한 결과, 세 번째 검진 시 진행성 유방암 발생률이 대조군보다 유의하게 낮게 나타났다. 이 연구는 정량적 유방밀도 평가를 통해 고위험군 여성을 정확히 선별하고 추가 검진을 연계할 수 있음을 시사한다.
서범석 루닛 대표는 “이번 연구들은 AI가 판독 지원을 넘어 조기 위험도 평가, 검진 품질 관리, 고위험군 선별에도 기여할 수 있음을 보여준다”며 “글로벌 의료기관과의 협력을 기반으로 임상적 근거를 지속적으로 축적할 것”이라고 말했다.
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Lunit to Present 21 AI-Based Breast Cancer and Chest Imaging Studies at ECR 2026
Runit (CEO Seo Beom-seok) announced that it will present 21 of its latest research results at the '2026 European Congress of Radiology (ECR 2026)' held in Vienna, Austria from March 4th to 8th.
This conference will present clinical evaluation studies of Lunit's mammography AI analysis solution, "Lunit Insight MMG," breast density quantification solution, "Scorecard," and chest X-ray AI analysis solution, "Lunit Insight CXR." Of the 21 studies, 13 will be presented orally, and eight will be presented as posters.
One of the key studies was a study on early breast cancer risk assessment conducted by the AULSS n.2 'Marca Trevigiana', a health institution in the Treviso region of Italy. After analyzing mammography data from 67,686 women, they found that the Lunit Insight MMG-based risk score (ExRS) was useful in identifying cases with a high risk of developing breast cancer later among women who had a normal result at the first screening. The average score of 451 women who were actually diagnosed with breast cancer increased from 15.4 points at the first screening to 73.9 points at the second screening, while the scores of 67,235 people who tested negative both times did not change significantly.
Another study, conducted by a research team at the University of Nottingham in the UK, evaluated the potential use of AI in the NHSBSP interval cancer identification process. An analysis of 409 interval cancer cases revealed that AI scoring could help prioritize Category 1 cases, which account for the majority, and identify cases requiring closer review by experts.
Results from a large-scale randomized controlled trial (RCT) utilizing Lunit International's breast density quantification solution, "Scorecard," will also be released. A research team at Utrecht University Hospital in the Netherlands performed additional MRI screening on women classified as having extremely dense breasts. The results showed a significantly lower incidence of advanced breast cancer at the third screening compared to the control group. This study suggests that quantitative breast density assessment can accurately identify high-risk women and guide them toward additional screening.
Seo Beom-seok, CEO of Lunit, said, “These studies demonstrate that AI can contribute to early risk assessment, screening quality management, and high-risk group screening beyond interpretation support. We will continue to accumulate clinical evidence based on collaboration with global medical institutions.”
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ルネット、ECR 2026でAI基盤乳がん・胸部映像研究21編公開
ルネット（代表ソ・ボムソク）は３月４日から８日までオーストリア・ビンで開催される「２０２６欧州映像学会（ＥＣＲ ２０２６）」で自社最新研究２１編を発表すると明らかにした。
今回の学会では、ルーネットの乳房撮影術AI分析ソリューション「ルーネットインサイトMMG」、乳房密度定量化ソリューション「スコアカード」、胸部X線AI分析ソリューション「ルネットインサイトCXR」の臨床的評価研究が公開される。 21本の研究のうち、13編は口演発表で、8編はポスター発表で行われる。
主な研究の一つは、イタリアトレビソ地域保健機関「アウルス2マルカトレビジアナ（AULSS n.2 'Marca Trevigiana」）チームが進行した乳がん早期リスクも評価研究だ。 6万7,686人の女性の乳房撮影データを分析した結果、ルネットインサイトMMGベースのリスクスコア（ExRS）が最初の検診で正常判定を受けた女性のうち、乳がんの発生の可能性が高いケースを識別するのに有用であることが分かった。実際の乳がんと診断された451人の平均スコアは、最初の検診15.4点から2回目の検診73.9点に上昇し、どちらも陰性判定を受けた6万7,235人のスコアは大きな変化がなかった。
もう一つの研究は、イギリスのノッティンガム大学（University of Nottingham）研究チームがNHSBSPのギャップガン確認過程でAIの活用可能性を評価した事例だ。 409件のギャップガン事例を分析した結果、AIスコアを活用すれば多数を占めるCategory 1事例をまず選別し、専門家が綿密に検討すべき事例を区分するのに役立つことが分かった。
ルネットインターナショナルの乳房密度定量化ソリューション「スコアカード」を利用した大規模ランダム対照試験（ＲＣＴ）結果も公開される。オランダのユトレヒト大学病院研究チームは、極高密度乳房に分類された女性にMRI追加検診を行った結果、3回目の検診時の進行性乳がんの発生率が対照群より有意に低くなった。この研究は、定量的乳房密度評価によって高リスクグループの女性を正確に選択し、追加の検診を関連付けることができることを示唆しています。
ソ・ボムソク・ルーネット代表は「今回の研究は、AIが読書支援を超えて早期リスク評価、検診品質管理、高リスク群の選別にも寄与できることを示している」とし、「グローバル医療機関との協力に基づいて臨床的根拠を持続的に蓄積する」と述べた。
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Lunit 将在 2026 年欧洲放射学大会 (ECR) 上发表 21 项基于人工智能的乳腺癌和胸部影像学研究。
Runit （CEO 徐范锡）宣布，将在 3 月 4 日至 8 日在奥地利维也纳举行的“2026 年欧洲放射学大会 (ECR 2026)”上展示其 21 项最新研究成果。
本次会议将展示Lunit公司乳腺X线摄影人工智能分析解决方案“Lunit Insight MMG”、乳腺密度定量解决方案“Scorecard”以及胸部X线人工智能分析解决方案“Lunit Insight CXR”的临床评估研究。在21项研究中，13项将以口头报告的形式进行，8项将以海报形式进行展示。
其中一项关键研究是由意大利特雷维索地区医疗机构AULSS n.2“Marca Trevigiana”开展的早期乳腺癌风险评估研究。该研究分析了67,686名女性的乳腺X线摄影数据，发现基于Lunit Insight MMG的风险评分（ExRS）能够有效识别首次筛查结果正常的女性中，日后罹患乳腺癌风险较高的人群。在最终确诊为乳腺癌的451名女性中，ExRS评分从首次筛查的15.4分上升至第二次筛查的73.9分；而两次筛查结果均为阴性的67,235名女性的评分则无显著变化。
英国诺丁汉大学的一个研究团队开展的另一项研究评估了人工智能在国家健康服务行为筛查计划（NHSBSP）间隔期癌症识别过程中的潜在应用。对409例间隔期癌症病例的分析表明，人工智能评分有助于优先识别占大多数的1类病例，并识别需要专家进一步审查的病例。
一项采用Lunit International乳腺密度量化解决方案“Scorecard”的大规模随机对照试验（RCT）的结果也将公布。荷兰乌得勒支大学医院的研究团队对被诊断为乳腺密度极高的女性进行了额外的MRI筛查。结果显示，与对照组相比，在第三次筛查中，该组女性罹患晚期乳腺癌的概率显著降低。这项研究表明，定量乳腺密度评估可以准确识别高危女性，并指导她们进行额外的筛查。
Lunit首席执行官徐范锡表示：“这些研究表明，人工智能除了辅助解读结果外，还能为早期风险评估、筛查质量管理以及高危人群筛查做出贡献。我们将继续与全球医疗机构合作，积累更多临床证据。”
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Lunit présentera 21 études sur l'imagerie du cancer du sein et du thorax basées sur l'IA à ECR 2026
Runit (PDG Seo Beom-seok) a annoncé qu'elle présentera 21 de ses derniers résultats de recherche au « Congrès européen de radiologie 2026 (ECR 2026) » qui se tiendra à Vienne, en Autriche, du 4 au 8 mars.
Cette conférence présentera des études d'évaluation clinique de la solution d'analyse par IA de mammographie de Lunit, « Lunit Insight MMG », de la solution de quantification de la densité mammaire de Lunit, « Scorecard », et de la solution d'analyse par IA de radiographie thoracique de Lunit, « Lunit Insight CXR ». Sur les 21 études, 13 seront présentées oralement et huit sous forme d'affiches.
L'une des études clés portait sur l'évaluation précoce du risque de cancer du sein. Elle a été menée par l'AULSS n° 2 « Marca Trevigiana », un établissement de santé de la région de Trévise, en Italie. Après avoir analysé les données mammographiques de 67 686 femmes, les chercheurs ont constaté que le score de risque Lunit Insight basé sur la MMG (ExRS) était utile pour identifier les cas à haut risque de développer un cancer du sein ultérieurement parmi les femmes ayant obtenu un résultat normal lors du premier dépistage. Le score moyen de 451 femmes chez lesquelles un cancer du sein a été diagnostiqué est passé de 15,4 points lors du premier dépistage à 73,9 points lors du second, tandis que les scores des 67 235 personnes dont les deux tests étaient négatifs n'ont pas varié de manière significative.
Une autre étude, menée par une équipe de recherche de l'Université de Nottingham au Royaume-Uni, a évalué l'utilité potentielle de l'IA dans le processus d'identification des cancers d'intervalle du NHSBSP. L'analyse de 409 cas de cancers d'intervalle a révélé que la notation par IA pourrait permettre de prioriser les cas de catégorie 1, qui représentent la majorité, et d'identifier ceux nécessitant un examen plus approfondi par des experts.
Les résultats d'un essai contrôlé randomisé (ECR) à grande échelle utilisant « Scorecard », la solution de quantification de la densité mammaire de Lunit International, seront également publiés. Une équipe de recherche de l'hôpital universitaire d'Utrecht, aux Pays-Bas, a réalisé un dépistage par IRM supplémentaire chez des femmes présentant une densité mammaire extrêmement élevée. Les résultats ont montré une incidence significativement plus faible de cancers du sein avancés lors du troisième examen de dépistage, comparativement au groupe témoin. Cette étude suggère que l'évaluation quantitative de la densité mammaire permet d'identifier avec précision les femmes à haut risque et de les orienter vers un dépistage complémentaire.
Seo Beom-seok, PDG de Lunit, a déclaré : « Ces études démontrent que l’IA peut contribuer à l’évaluation précoce des risques, à la gestion de la qualité du dépistage et au dépistage des groupes à haut risque, au-delà de la simple aide à l’interprétation. Nous continuerons à recueillir des données cliniques en collaboration avec des institutions médicales internationales. »
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