대장내시경 검진, 의료진 실력에 따라 선종 발견율 차이 '3.4배'
저조한 발견율에 비례, '대장암 예방 효과 떨어질 수 있음' 의미
'추적 내시경 권고 기간' 검진기관마다 크게 다르다
배정호 교수 "검진기관 선택, 막연한 명성보다는 '검증된 성적'으로 결정해야 한다"
논문, 국제학술지 'JMIR Medical Informatics 최신호'에 게재
[보건타임즈] 국내 연구팀이 대장내시경 판독문과 병리 결과지를 자동으로 분석, 의사들의 대장내시경 검사수행 질 지표를 실시간으로 측정할 수 있는 시스템(논문보기)을 개발해냈다.
국내에서 한해 200만 건 이상 시행되는 대장내시경은 대장암을 발견하거나 용종을 제거하는 등 사전에 예방할 수 있는 가장 효과적인 검사법이다.
지난 10년간 대장내시경 검사의 보편화를 통해 대장암의 조기발견과 예방에서 많은 성과를 냈지만 이를 수행하는 의료진의 경험이나 실력에 따라 대장암 예방 효과에 크게 차이가 난다는 연구도 꾸준히 보고되고 있다.
이에 미국 소화기학회 등에선 시술자에 따른 편차를 줄이면서 높은 수준의 검사를 보장하기 위해 선종, 편평거치상 용종 발견율, 적정 추적관찰 기간의 권고 등 대장내시경 수행에 관한 질 지표들을 제정, 이를 모니터링하는 것은 물론 준수하도록 권고하고 있다.
국내 대장내시경의 질 지표를 정확히 측정하기 위해선 수많은 의사가 영어, 한글, 숫자가 혼재된 자연어 형태로 작성한 판독문에서 전문 내시경 용어나 약어들을 일일이 비교‧해석하는 수작업이 필요(아래 그림 上)해 실제 임상 현장에서 질 지표가 원활하게 측정하거나 관리되기가 힘들었다.
서울대학교병원 강남센터 소화기내과 배정호 교수(사진 左), 차병원 정보의학교실 한현욱 교수(右)팀은 인공지능 기술의 한 분야 임상 자연어 처리 기법과 미소정보기술의 텍스트 관리기술을 활용, 내시경 판독문과 병리 결과지의 핵심정보를 알고리듬을 통해 추출, 질 지표들을 계산하는 자동화 시스템을 개발했다(아래 그림 下).
강남센터에서 시행한 3,000건의 대장내시경 판독문과 병리 결과지의 학습과 테스트를 통해 개발된 시스템은 용종의 조직 타입, 크기, 위치, 개수 등을 98~100%의 정확도로 추출해냈다.
선종, 편평거치상 용종 발견율과 추적관찰 기간의 질 지표 측정에선 임상 전문의들이 직접 분석한 결과와 비슷하거나 더 정확한 계산 성적을 나타냈다.
연구팀은 이를 통해 2010~19년까지 강남센터에서 시행된 대장내시경 판독문 54,562건에 적용, 의사 25명의 질 지표를 추출‧분석한 결과, 검사기관의 평균 선종 발견율이 42%로 높았다.
하지만 각 개인 검사수행의 질적 수준엔 큰 폭으로 차이가 있음이 확인됐다.
선종 발견율의 경우 최대 3.4배, 편평 거치상용종의 발견율은 16.5배의 차이를 보여 발견율이 지나치게 낮았을 때 용종을 간과한다는 것을 간접 시사하는 것이다.
즉 저조한 발견율에 비례, 대장암 예방 효과가 떨어질 수 있다는 의미다.
또 30% 미만의 낮은 선종 발견율을 보이는 의사들에게 검사가 시행했을 때 45% 이상 높은 선종 발견율의 의사들보다 수검자의 차후 대장암 발생 리스크가 낮게 평가돼, 추적 내시경 간격에서 최장 감시 간격(10년 후 추적관찰)을 30%가량 더 많이 권고되는 현상이 확인됐다. (77% vs 46%)
현재 수검자들은 대장내시경 검사를 할 의사와 의료기관의 검사 수준을 정확히 알지 못한 채 막연한 병원의 명성이나 소문에 근거로 검사기관을 선정해야 했다.
연구팀은 새로 개발한 질 지표 자동화 측정 시스템을 전자의무기록 시스템과 통합, 임상 현장에 도입한다면 다양한 검진기관에서 검사 수행성적의 모니터링과 피드백으로 자발적인 질적 향상에 크게 기여할 수 있을 뿐만 아니라 현재 시험평가 중인 대장내시경 검사를 추진하려는 국가 암검진 사업의 효과를 극대화할 수 있을 것으로 기대했다.
배 교수는 "이 시스템은 발견된 용종이 대장암으로 발병할 리스크의 단편적인 평가부터 선종 발견율 같은 내시경 의사의 수행성적에 따른 리스크를 함께 평가할 수 있다"면서" 최적화된 대장내시경 추적관찰 기간을 제시하는 임상지원시스템(Clinical decision maksing system)으로 활용이 가능하며, 이를 통해 감시 간격 중 중간 암 발생 예방과 이로 발생할 사회적 비용을 크게 줄일 수 있을 것으로 기대된다" 고 말했다.
이 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단의 지원으로 수행했다.
이 연구 성과를 상세하게 정리한 논문은 'Natural Language Processing for Assessing Quality Indicators in Free-Text Colonoscopy and Pathology Reports: Development and Usability Study'란 주제로 국제학술지 'JMIR Medical Informatics 최신호'에 게재됐다.
기사최종편집일: 2024-05-02 18:46:06
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