서울대병원, 위암 병변 탐지·진단·침윤 깊이 예측까지 가능한 AI모델 개발
서울대병원 소화기내과 정현수·이정훈 교수와 남준열 전 교수(현 서울힘내과 원장) 연구팀은 위내시경 검사 흐름에 따라 순차적으로 병변 탐지(AI-LD), 감별 진단(AI-DDx), 조기위암 침윤 깊이(AI-ID)까지 예측할 수 있는 인공지능 모델을 개발하고 기존 의사와 비교해 정확도를 평가한 결과를 발표했다고 25일 밝혔다.
우리나라의 위암 발생률은 세계에서 가장 높은 나라 중 하나다. 2015년 기준 한 해 동안 10만 명당 33.8명이 위암 진단을 받았다. 그나마 다행인 것은 위내시경 검사를 받는 사람이 증가하면서 조기 위암 단계에서 위암이 발견되는 경우가 많아지고 있다. 이로 인해 위암으로 인한 사망률은 빠르게 감소하고 있는 추세다.
그러나 조기 위암은 발견이 어려운 경우가 많고, 발견했어도 모양만으로 위염이나 위궤양과의 구분이 쉽지 않아 진단을 놓치거나 오진하는 사례가 발생한다. 또한 종양의 침윤 깊이에 따라 치료 방법이 다를 수 있어 조기위암에 대한 종양 분류의 내시경적 병기 결정이 무엇보다 중요하다. 이 때문에 위내시경 검사의 정확도를 향상시키기 위해 의사들은 정기교육과 학회를 통해 관련 지식과 경험을 꾸준히 발전시키고 있다. 하지만 검사자의 경험과 숙련도에 따라 진단 정확도에 차이는 존재할 수밖에 없다. 이 문제를 해결하기 위해 전문가 수준의 정확도를 지닌 인공지능 시스템 개발 필요성이 대두돼 왔다.
연구팀은 2015년 1월부터 2019년 12월까지 서울대병원과 삼성서울병원에서 위암 및 위궤양으로 진단받은 1,366명 환자의 위내시경 영상 자료를 이용해 아래의 그림과 같이 합성곱 신경망 기반 인공지능 모델을 개발하고 검증했다.
이정훈 교수는 "의학 분야에서 인공지능은 의사 능력을 보조하는 데 큰 역할을 보여주고 있다. 이번 연구와 같이 진단 분야 뿐만 아니라 환자의 예후를 예측하고 치료 방법을 결정하는 데에도 큰 기여를 할 것으로 기대한다"고 말했다.
이번 연구는 KAIST 및 삼성서울병원과의 공동연구로 이뤄졌으며 미국 소화기내시경학회 공식학술지 'Gastrointestinal Endoscopy' 최신호에 게재됐다.
[이병문 의료선임기자]
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