전문가 수준 진단 능력 갖춘 AI '위암 진단 활용 가능성' 열다
예측 정확도, AI 모델 86%> 내시경 받은 1년 미만 78%, 2~3년 경력 내시경 전문의 84%
5년 이상 숙련 내시경 전문의 정확도 86%와 비교해 '유사'
정현수 교수 "조기 위암 예측 정확도 향상되면 내시경 절제나 수술 결정에 많은 도움 될 것"
이정훈 교수 "진단 분야뿐만 아니라 환자 예후 예측, 치료 방법 결정에 큰 기여 기대"
논문 美 소화기내시경학회 공식 학술지 'Gastrointestinal Endoscopy 최신호'에 게재
[보건타임즈] 최근 위내시경 검사를 하면서 실시간으로 위암이 의심되는 병변을 찾아내며, 동시에 위암 가능성을 평가해 위암 진단과 조기 위암의 침윤 깊이까지 예측할 수 있는 인공지능(AI) 모델이 개발됐다.
이 AI 모델을 통해 위내시경 검사 흐름에 따라 차례로 병변 탐지(AI-LD), 감별 진단(AI-DDx), 조기 위암의 침윤 깊이(AI-ID)까지 예측할 수 있다.
이로써 이를 활용하게 되면 초기에 위암을 진단하는 것은 물론 적시에 환자별 종양 특성에 맞는 치료법을 적용 시 치료율을 높일 수 있을 것으로 기대를 모으고 있다.
서울대병원 소화기내과 정현수(사진 左)·이정훈 교수(中)와 남준열 前교수(右 現 서울힘내과 원장) 연구팀은 이 인공지능 모델의 정확도를 기존 의사와 비교해 평가한 결과를 발표했다며 25일 이같이 밝혔다.
이에 따르면 연구팀은 2015년 1월부터 2019년 12월까지 서울대병원과 삼성서울병원에서 위암과 위궤양으로 각각 진단받은 1,366명 환자의 위내시경 영상 자료를 이용해 그림(아래 AI-Scope 모식도)과 같은 합성 곱 신경망 기반 인공지능 모델을 개발해 검증했다.
인공지능 모델은 (1) AI 병변 탐지 모델(AI-LD)을 이용한 위 점막 병변 검출 (2) AI 차등 진단 모델(AI-DDx)을 사용해 양성 위궤양(BGU), 조기 위암(EGC), 진행성 위암(AGC)이 있는 위 점막 병변의 차등 진단 (3) AI 침윤 깊이 모델(AI-ID)을 사용해 조기 위암 침윤 깊이를 추정할 수 있게 구축됐다.
이어 조직 진단의 기준에 따라 AI-DDx와 AI-ID 추정 모델의 성능을 내시경과 초음파내시경의 결과와 서로 비교했다.
이 결과, 위암 진단 정확도 비교에서 연구팀이 개발한 인공지능 모델은 정확도가 86%로 내시경을 받은 경험이 1년 미만으로 많지 않은 초보 78%나 2~3년 경험의 중간 경력을 가진 내시경 전문의 84%의 시각적 진단보다 정확도가 높았다.
이 인공지능 모델의 정확도는 5년 이상 숙련된 내시경 전문의의 정확도 86%와 비교해 유사했다.
또 침윤 깊이 평가 비교에선 인공지능 모델이 기존의 전통적인 내시경 초음파검사보다 유의하게 높은 정확도를 보이는 것이 확인됐다.
이를 통해 인공지능 모델의 우수성을 확인할 수 있었다는 게 연구팀의 설명이다.
우리나라의 위암 발생률은 세계에서 가장 높은 나라 중 하나다.
2015년 기준 한 해 동안 10만 명당 33.8명이 위암 진단을 받았다.
그나마 다행인 건 위내시경 검사를 받는 사람이 증가하면서 조기 위암 단계에서 위암이 발견되는 사례가 많아져 위암으로 숨진 사망률이 빠르게 감소하는 추세다.
하지만 조기 위암은 발견하기가 어려운 데다 찾았다 해도 모양만으로 위염이나 위궤양과 구분이 쉽지 않아 진단을 놓치거나 오진하는 사례가 발생한다.
이와 함께 종양의 침윤 깊이에 따라 치료 방법이 달라 조기 위암에 대한 종양 분류의 내시경적 병기 결정이 무엇보다 중요하다.
이 이유로 위내시경 검사의 정확도를 높이기 위해 의사들은 정기교육과 학회 등을 통해 이 부분의 지식과 경험을 꾸준히 발전시키고 있으나 검사자의 경험과 숙련도에 따라 진단의 정확도에 차이는 존재할 수밖에 없다.
이 문제를 해결하기 위해 지금껏 전문가 수준의 정확도를 지닌 인공지능 시스템 개발의 필요성이 대두돼왔다.
정현수 교수는 "전문가 수준의 정확도를 지닌 인공지능 모델의 보조를 통해 내시경 검사자의 숙련도나 상황과 관계없이 높은 정확도의 위암 진단이 가능해진다면 환자와 의사 모두에게 바람직한 일"이라며 "조기 위암의 침윤 깊이 예측 정확도가 향상되면 내시경 절제나 수술 등 치료 방법 결정에 많은 도움이 될 것으로 기대한다"고 평가했다.
이정훈 교수는 "의학 분야에서 인공지능은 의사의 능력 보조에 큰 역할을 보여주고 있다"며 "이번 연구결과를 보듯 진단 분야뿐만 아니라 환자의 예후를 예측, 치료 방법 결정에 큰 기여를 할 것으로 기대한다"고 말했다.
이 연구는 KAIST와 삼성서울병원의 공동연구로 수행됐다.
이 연구결과를 상세하게 정리한 논문은 미국 소화기내시경학회 공식학술지 'Gastrointestinal Endoscopy 최신호'에 게재됐다.
기사최종편집일: 2024-05-03 17:10:13
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