AI 초음파 검사로 유방 병변 감별 진단 모델 개발, 유방암 오인 줄여
AI 초음파 검사로 유방 병변 감별 진단 모델 개발, 유방암 오인 줄여
  • 이명진 기자
  • 승인 2021.01.28 05:50
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서울대병원
서울대병원

 

국내 연구진이 유방 종양의 형태를 보다 정확하게 감별할 수 있는 인공지능(AI)이 적용된 초음파 진단 모델을 개발해 유방암 진단 오류가 크게 줄어들 것으로 기대된다.

서울대병원 장정민·김수연 교수팀은 AI를 활용한 초음파 검사를 통해 보다 정확하게 유방 병변을 감별할 수 있는 진단 모델을 개발했다고 밝혔다. 이 진단 모델을 활용하면 초음파 검사에서 우연히 발견된 양성 종양이 유방암으로 오인되는 '위양성' 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 약 50% 감소했다.

유방암은 위암, 대장암, 간암, 자궁경부암과 함께 ‘국내 5대 암’으로 불린다. 세계적으로 여성암 중 가장 많이 발생하고,  국내에서도 2010년 이후 유병률이 지속적으로 증가하고 있다.
 
유방촬영술은 가장 기본적인 유방암 검사법이지만, 치밀 유방(유방에 지방 조직이 적고 유선 조직의 양이 많은 상태)인 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.


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