암 진단 비용과 시간은 줄이고 정확성은 높이는 AI 등장

DGIST-서울아산병원-울산대 의대 공동연구팀
슬라이드 단위 영상만으로도 암 발생 부위 정확 예측

암세포의 모습 - 네이처 제공

과학기술 발달로 불치의 병이었던 암도 이제 관리 가능한 질환이 되고 있다. 암 치료에서 핵심은 조기 진단이다. 국내 연구진이 인공지능(AI)을 이용해 암 진단 비용과 시간은 줄이고 정확성은 높일 수 있는 방법을 개발했다.

대구경북과학기술원(DGIST) 로봇및기계전자공학과, 서울아산병원 병리학교실, 울산대 의대 공동 연구팀이 암 의심 조직을 찍은 병리영상만으로 암 존재 여부와 발생 부위까지 정확하게 판단할 수 있는 AI 딥러닝 모델을 개발했다고 13일 밝혔다. 이번 연구 결과는 영상의학 분야 국제학술지 ‘의학 영상 분석’에 실렸다.

지금도 암 여부를 진단하는 AI 기술이 나와있기는 하지만 암조직으로 의심되는 곳을 정확하게 표시하는 사전 작업이 필요하다. 이 때문에 영상의학 전문의가 판단하는 것보다 오랜 시간이 걸리고 비용도 증가하는 경우가 있다. 또 병리영상 속에서 암 존재 여부를 판단해 암 부위를 찾는 방법도 연구되고 있지만 이 경우는 필요한 영상 하나의 크기가 기가바이트에 이르기 때문에 판별 정확도가 떨어지는 단점이 있다.

이에 연구팀은 유리 슬라이드로 만든 작은 조직만으로도 암 유무와 암 발생 위치까지 정확히 판단할 수 있는 암 진단 AI를 만들었다.

연구팀은 기존 병리 데이터들에서 암 조직을 특징짓는 내용을 인공지능에 학습시켰다. 그다음 병리영상의 선명도는 그대로 유지하면서 용량을 압축시키는 방법을 개발했다. 이를 통해 생검이나 내시경 등을 이용해 떼어낸 조직 일부만으로도 암 확률이 높은 부위를 정확하고 빠르게 예측할 수 있게 했다. 슬라이드 단위로 암 여부를 측정해내는 인공지능 기술의 예측 성능이 현재까지 나온 기술들에서는 20~70에 불과하지만, 이번 기술에서는 81~84로 정확도가 매우 높은 것으로 확인됐다.

연구를 이끈 박상현 DGIST 교수는 “추가 연구를 통해 이번에 개발한 기술이 의료 현장에서 상용화된다면 치료비용 절감과 환자 부담 감소로 이어질 것으로 기대한다”고 말했다.

유용하 기자

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