[e경제뉴스 임명재 기자] 10여년전 헐리우드의 섹시 스타 안젤리나 졸리가 예방차원에서 양쪽 유방절제술을 받은 외신이 국내서도 화제가 됐었다.유방암은 여성 암 중에서 상위에 랭크될 정도로 발생 빈도가 높다.
유방 종양의 형태를 보다 정확하게 감별할 수 있는 AI 기반 초음파 진단 모델이 국내서 개발됐다. 유방암 진단 오류가 크게 줄어들 것으로 기대된다.
서울대병원은 장정민·김수연 교수팀이 AI를 활용한 초음파 검사를 통해 보다 정확하게 유방 병변을 감별할 수 있는 진단 모델을 개발했다고 27일 밝혔다.
이 진단 모델을 활용하면 초음파 검사에서 우연히 발견된 양성 종양이 유방암으로 오인되는 '위양성(僞陽性, 거짓 양성)' 진단을 획기적으로 줄일 수 있다.
연구팀이 개발한 진단 모델에는 다양한 유방 종양의 초음파에서 보이는 형태학적 데이터를 학습시킨 소프트웨어가 적용됐다. 이 소프트웨어는 초음파 진단기기 전문기업 삼성메디슨에서 연구용으로 제공했다. 개발 과정에서 세브란스병원과 삼성서울병원을 방문한 299명의 데이터가 활용됐고, 서울대병원을 방문한 164명의 데이터로 검증했다.
연구팀은 개발한 진단 모델과 기존에 사용되는 유방 영상 판독 및 데이터 체계(국제적으로 널리 사용되는 통일된 용어와 판정 체계)를 이용한 성적을 비교했다.
검증 단계에서 비교한 결과, 개발한 진단 모델의 위양성율은 약 45%로, 기존 97%보다 약 52%p 감소했다.
위양성율이 높다는 것은 실제로 음성이지만 양성으로 진단되는 경우가 많다는 뜻으로, 이 비율이 낮아지면 환자의 불안을 야기하거나 불필요한 추가 검사로 인한 의료비 상승을 줄일 수 있다.
연구팀은 새로운 진단 모델로 조직검사율도 낮췄다. 조직검사는 진찰이나 영상검사에서 의심스러운 병변이 발견되는 경우 시행된다.
기존 유방 영상 판독 및 데이터 체계를 통해 조직검사가 필요하다고 판단된 병변은 약 98%였으나, 진단 모델을 이용하면 조직검사율이 48%로 절반 정도 줄었다.
유방암은 (위암, 대장암, 간암, 자궁경부암과 함께 ‘국내 5대 암’으로 불린다. 세계적으로) 여성암 중 가장 많이 발생하고, 국내에서도 2010년 이후 유병률이 지속적으로 증가하는 추세다..
유방촬영술은 가장 기본적인 유방암 검사법이지만, 치밀 유방인 경우 암을 발견하지 못할 위험이 있다.
유방 초음파 검사는 보다 정밀한 진단이 가능하지만, 치료를 필요로 하지 않는 양성 종양을 많이 발견할 수 있고, 이를 유방암으로 오인할 수 있다. 또 불필요한 조직검사로 비용이 발생하거나 합병증 위험이 증가한다.
장 교수는 “영상 의학 분야에서 인공지능은 진단의 효율과 정확성을 높일 수 있어 활용 가능성이 매우 크다”며 “미래 딥러닝 기반 소프트웨어를 임상에 적용함으로써 유방 초음파 위양성률을 줄이는 데 기여할 것으로 기대된다”고 밝혔다.
이번 연구에는 (대한유방영상의학회·대한유방검진의학회의 지원으로 이뤄졌고,) 서울대병원 외에 세브란스병원( 김은경·윤정현 교수), 삼성서울병원( 한부경·최지수 교수가)이 참여했다.
연구 결과는 국제 학술지 ‘사이언티픽 리포트(Scientific Reports)’ 최신호에 실렸다.