AI 폐암 진단율 5% 증가 부정오류 11% 감소
인간의 눈 2D 사진 판독… AI 3D눈으로 초기폐암 감지 탁월
(서울=뉴스1) 성재준 전문기자 = 인공지능(AI)의 '딥러닝'을 이용하면 방사선 전문의보다 빨리 저선량흉부 컴퓨터단층촬영(LDCT) 스캔에서 악성 폐결절을 검출할 수 있음이 밝혀졌다.
22일 BBC 등 외신들의 보도에 따르면 구글과 노스웨스턴 병원 연구진의 새로운 연구결과 AI 딥러닝 시스템이 전문의보다 나은 성과를 보였다.
AI는 초기 치료로 이어질 수 있는 조기 폐암 진단 정확도를 높이기 위해 자동화된 영상 평가 시스템을 제공하며, 다양한 예시를 통해 컴퓨터가 학습하도록 가르치는 기술이다. 이번 연구에서 환자 1만5000명에 대한 4만2290개 CT사진을 제공했으며 연구진은 인공지능에게 어떤 식으로 찾아봐야 할지 알려주지 않았다.
연구결과 인공지능의 딥러닝 시스템을 통해 암 진단율이 약 5% 증가했으며 암진단에 대한 부정오류는 11% 감소한 결과를 보였다. 이는 임상 환경에서 사용되는 경우 불필요한 후속 절차와 누락된 종양이 줄어들 수 있어 보다 효과적인 진단이 가능하다는 것을 의미한다.
이번 연구는 5월20일자 네이처메디슨(Nature Medicine)에 실렸으며 공동저자인 노스웨스턴대 파인버그 의과대학 마취과 교수인 모지야르 에테마디(Dr. Mozziyar Etemadi)는 "방사선학자들은 일반적으로 한 번의 CT 촬영으로 수백 개의 2차원 영상이나 '슬라이스'를 검사하지만 이 새로운 머신러닝 시스템은 폐를 하나의 거대한 3차원 영상으로 본다"고 말했다.
또 “3차원의 인공지능은 2차원 이미지를 보는 인간의 눈보다 초기 폐암을 감지하는 능력이 훨씬 더 민감하다"며 "이것은 기술적으로 '4D'인데, 그 이유는 한 번의 CT 스캔을 보는 것이 아니라 두 시간(현재 및 이전 스캔)을 시간별로 살펴보기 때문"이라고 설명했다.
에테마디 교수는 "이런 식으로 CT를 볼 수 있도록 인공지능을 구축하려면 구글정도 규모의 거대한 컴퓨터 시스템이 필요하"며 "콘셉트도 참신하지만 실제 구축되는 엔지니어링 또한 그 규모 때문에 혁신적이라고 할 수 있다"고 말했다.
그는 "향후 실제 임상시험에 적용시켜 보는 것이 목표"라며 "의사들이 인공지능을 활용해 한층 효과적으로 일할 수 있을 것이며 인공지능의 역할이 매우 크다"고 강조했다.
폐암은 미국에서 암 관련 사망의 가장 흔한 원인으로, 2018년에 약 16만 명이 사망한 것으로 추산된다. 흉부 선별 검사는 암을 확인하고 사망률을 낮출 수 있지만 높은 오류율과 검사에 대한 제한된 접근으로 많은 폐암은 대개 치료가 어려운 후기 단계에서 발견된다.