CWN(CHANGE WITH NEWS) - 암 재발 위험, 머신러닝으로 찾아낸다...기존 진단 방법보다 더 정확해

의학계가 환자 진료와 수술에 첨단 기술의 도움을 받는 사례가 증가했다. 그동안 인공지능(AI) 알고리즘이 안구 질환과 신장 질환 등 전문의를 돕는 사례가 종종 보고되었다. 이제 AI 알고리즘이 질병 진단 범위를 한 단계 더 넓혀 암 재발 위험성 감지에도 성공했다.

영국 일간지 가디언은 영국 로얄 마스덴 NHS 재단(Royal Marsden NHS Foundation Trust)과 암 연구소(Institute of Cancer Research), 임페리얼칼리지런던 등 여러 유수 기관 연구팀이 협력해, 암 재발 위험성을 100% 감지하는 AI 알고리즘 개발에 성공한 소식을 보도했다.

연구팀은 AI 기법 중 하나인 머신러닝을 활용해 암 재발 위험성을 예측한다. 또, 고위험군 환자의 암 발병 위험 징후를 조기에 감지하면서 신속한 치료가 이루어지도록 돕는다. 또한, 기존 질병 진료 과정의 불필요한 스캔과 환자의 내원 빈도 등을 줄이며 진료 과정에 소요되는 시간을 최소화한다.

또, 연구팀은 후향성연구에서 전문의와 과학자, 연구원이 공동 개발한 머신러닝 모델을 활용한 비소세포폐암 감지 정확도를 확인했다. 이때, 영국 병원 5곳의 비소세포폐암 환자 657명의 정보를 활용해 머신러닝 모델 정확도를 분석했다. 머신러닝이 환자 상태 진단 시 활용한 정보는 환자 나이와 성별, BMI 지수, 흡연 여부, 방사선 치료 정도, 종양 특성 등이다.

놀랍게도 연구팀의 머신러닝 모델이 기존 다른 진단 방법보다 훨씬 더 정확한 것으로 나타났다. 연구팀은 국제 학술지 란셋 이바이오메디슨(eBioMedicine)에 연구 결과를 게재했다.

이번 연구를 이끈 로얄 마스덴 NHS 재단 종양 전문의이자 임페리얼칼리지런던 교수인 수미트 힌도차(Sumeet Hindocha) 교수는 “현재 영국에는 방사선 치료 이후 비소세포폐암 환자 건강을 관찰할 방법이 없다. 이 때문에 환자마다 방사선 치료 후 받게 되는 치료 종료와 빈도 차이가 크다. 따라서 헬스케어 데이터와 AI를 함께 활용해 환자의 질병 재발 여부를 관찰해야 한다고 생각한다”라고 말했다.

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