흉부 엑스레이(X-Ray) 영상 하나 만으로 비흡연자의 폐암 발병 위험을 잡아내는 인공지능(AI)가 개발돼 학계가 주목하고 있다.

현재 흡연자가 아닌 경우 저선량 CT를 통한 폐암 검진에서 제외돼 있다는 점에서 뜻하지 않을 위험을 잡아내는 유용한 도구가 될 수 있다는 것이 전문가들의 의견이다.

오는 26일 미국 시카고에서 열리는 북미영상의학회 연례회의(RSNA 2023)에서는 비흡연자의 폐암 발병 위험 감지를 위한 인공지능 모델이 공개될 예정이다.

현재 폐암은 전 세계적으로 사망 원인 3위 안에 들어갈 만큼 가장 흔한 암으로 꼽힌다. 미국에서만 2023년 한해 23만명의 새로운 폐암 환자가 발생하고 12만명이 사망할 정도로 위험성이 높은 질환이다.

문제는 폐암의 주요 원인으로 꼽히는 흡연과 무관하게 20% 정도는 비흡연자에게서 발병한다는 점이다.

특히 미국질병예방태스크포스(USPSTF)도 현재 흡연중이거나 담배를 끊은지 15년이 되지 않은 50세 이상 인구에 대해서만 저선량 CT를 통한 폐암 검진을 권고하고 있다는 점.

이로 인해 비흡연자들은 선별검사의 기회가 거의 없다는 점에서 만약 진단될 경우 병기가 진행된 경우가 많다는 문제가 있었다.

보스턴 의과대학 애니카(Anika S. Walia) 박사가 이끄는 연구진이 비흡연자의 폐암 위험을 감지하기 위한 인공지능을 개발한 배경도 여기에 있다.

애니카 박사는 "현재 USPSTF와 메디케어 등은 상당한 흡연 이력이 있는 성인에게만 폐암 검진을 권고하고 있다"며 "이로 인해 비흡연자들은 폐암을 발견시 병기가 훨씬 지난 경우가 많다"고 지적했다.

이에 따라 연구진은 전자의무기록(EMR) 흉부 X레이를 토대로 흡연자와 비흡연자 4만 643명의 이미지 14만 7497장을 딥러닝 시켜 비흡연자의 폐암 위험을 감지하는 알고리즘을 개발했다.

또한 2013년부터 2014년까지 정기적으로 흉부 X레이 검사를 받은 별도의 비흡연자 그룹을 선별해 외부적으로 이를 검증했다. 주요 결과는 6년간의 폐암 발병이었다.

그 결과 외부 연구에 포함된 1만 7407명 중 28%가 인공지능 모델에 의해 폐암 고위험군으로 분류됐고 이들 중 실제로 2.9%가 페암 진단을 받았다.

이는 국립종합암네트워크(National Comprehensive Cancer Network) 지침에서 폐암 검진을 통해 찾아내는 6년 위험 기준치인 1.3%를 훨씬 초과하는 수치다.

연령과 성별 등 다른 요인을 모두 보정한 뒤에도 인공지능이 폐암 발병 고위험군으로 분류한 사람들은 저위험군에 비해 폐암 발병 위험이 2.1배 높았다.

인공지능이 비흡연자의 폐암 발병 위험을 유의미하게 잡아낼 수 있다는 것을 증명한 셈이다.

애니카 박사는 "이 인공지능은 EMR에 있는 흉부 X레이만으로 비흡연자의 폐암 발병 위험을 잡아내며 선별 검사의 문을 열어준다"며 "현재 문제가 되고 있는 비흡연자 폐암 지연 진단 문제를 획기적으로 개선할 것"이라고 밝혔다.