치료 까다로운 간암, AI가 최적의 치료법 찾는다

간암은 고려할 요소가 많고 치료 방법이 다양해 방향을 결정하기가 어렵다. 게티이미지뱅크

인공지능을 활용해 개별 환자에 적합한 간암 치료 방법 선택을 돕는 시스템이 개발됐다. 진단 위주로 활용됐던 AI가 치료 분야까지 확장된 사례다.

김강모 서울아산병원 소화기내과 교수, 김남국 융합의학과 교수 연구팀은 인공지능으로 환자별 치료 방법을 제안하고 생존율을 예측하는 임상 의사결정 지원 시스템을 개발했다고 12일 발표했다.

한국의 간암 사망률은 OECD 국가 중 1위다. 국내에서 암으로 사망한 사례 중 간암이 12.2%를 차지한다. 간암 환자는 대부분 간염 바이러스에 의한 간질환이나 간경변증을 갖고 있다. 종양의 위치나 크기, 전이 여부뿐 아니라 남아있는 간 기능 등 고려할 요소가 많고 치료 방법이 다양해 치료 방향을 결정하기가 어렵다.

의료진은 이러한 요소를 종합적으로 살펴 수술, 색전술, 고주파 열 치료, 방사선 치료, 항암 치료 등 환자에게 가장 적절한 치료를 선택하지만 치료 방향 설정과 생존율 예측이 매우 어려운 현실이다.

연구팀은 서울아산병원 및 고대구로병원, 분당서울대병원, 삼성서울병원, 서울대병원, 서울성모병원, 세브란스병원, 인하대병원, 중앙대병원 등 국내 9개 기관에서 2010년 1월부터 2012년 12월까지 간세포암을 진단받고 다양한 치료를 받은 환자 2685명의 기본 임상 정보, 암 진단 후 처음 받은 치료의 종류, 치료 이후의 생존 데이터를 수집해 병원별로 나누어 인공지능에 학습시켰다.

학습된 인공지능으로 서울아산병원 내부 및 외부 사례 데이터를 판단한 결과 치료 방법 예측은 각각 87%와 86% 정확도를 보였고, 생존율 예측도 92%, 86%의 높은 정확도를 보였다. 

특히 이번 연구는 각 의료기관의 특성을 바탕으로 동일한 환자에게도 다른 치료 방법을 권장하거나 치료 유형별 생존율을 다르게 예측하는 특성을 보였다. 실제 환자와 거의 똑같은 상황을 가상으로 구현해 여러 가지 상황을 시뮬레이션할 수 있는 ‘디지털 트윈’으로 발전할 가능성을 확인된 것이다.

김남국 교수는 "진단 분야에만 적용되었던 인공지능이 치료 영역으로 확장할 수 있음을 증명한 것"이라며 "치료 방향 설정이 환자에 대해 데이터 기반으로 임상 의사결정을 할 수 있다는 것이 큰 의의"라고 말했다.

김강모 교수는 “간암은 내과, 외과, 방사선 종양학과, 영상의학과 등 여러 과가 긴밀하게 협력해서 치료 방향을 선택하는 것이 중요"하다고 설명했다. 이어 "이 프로그램과 각 병원 인프라가 연결되고 인허가 과정을 거친다면 실제 현장에서 참고할 수 있는 자료가 될 것”이라고 기대했다.

이번 연구는 이경화 고대구로병원 방사선종양학과 교수, 최광현 분당서울대병원 소화기내과 교수와 공동연구로 수행됐다. 연구 결과는 지난 1월 국제학술지 '네이처 파트너 저널 디지털 메디신'에 게재됐다.
 

[이병구 기자 2bottle9@donga.com]