국내 기업이 개발한 의료 인공지능(AI)이 의료계의 난제로 꼽히던 중간암(interval cancers)을 정확히 잡아내면서 의학계의 주목을 받고 있다.

숙련된 영상의학과 전문의들이 현존하는 가장 정확한 기기인 디지털 유방 단층촬영(DBT)로도 잡아내지 못했던 암을 알고리즘을 통해 잡아내면서 이목을 끌고 있는 것.

현지시각으로 30일 북미영상의학회 공식 학술지 래디올로지(Radiology)에는 DBT를 활용한 암 진단 의료 인공지능에 대한 검증 연구 결과가 공개됐다(10.1148/radiol.241050).

중간암이란 정기적인 유방촬영술을 받는 성인에게 검진과 검진 기간 사이에 시작되는 암으로 생물학적으로 더 공격적인 특성을 띈다는 점에서 의료계의 난제로 꼽히고 있다.

빠르게 암이 성장해 예후가 좋지 않지만 다음 검진까지 이를 발견하는 것이 쉽지 않다는 점에서 진단이 지연되고 치료가 늦어지는 결과를 가져오기 때문이다.

하버드 의과대학 마니샤 바흘(Manisha Bahl) 교수가 이끄는 연구진이 미국 식품의약국(FDA) 승인을 받은 의료 인공지능을 활용해 이 간극을 메울 수 있는지에 대한 연구를 진행한 배경도 여기에 있다.

과연 의료 인공지능이 영상의학과 전문의가 음성으로 해석한 DBT 촬영 결과를 바탕으로 간격암을 잡아낼 수 있는지를 확인한 것이다.

이에 따라 연구진은 2011년 2월부터 2023년 6월 사이에 간격암이 발생한 224명의 여성의 DBT 결과를 기반으로 루닛 인사이트 디비티(Lunit INSIGHT DBT v1.1.0.0)를 적용해 후향적 분석을 진행했다.

이 암들은 모두 DBT 결과를 기반으로 영상의학과 전문의들이 음성으로 진단한 것들로 과연 루닛 인사이트 디비티가 여기서 더 암을 찾아낼 수 있는지를 검증한 셈이다.

그 결과 루닛 인사이트 디비티는 이미 촬영된 DBT 영상을 통한 후향적 검토만으로 32.6%의 간격암을 정확하게 찾아내는데 성공했다.

이 암들은 찾아내지 못한 암에 비해 병리학적으로 좀 더 크기가 컸으며(37mm 대 22mm), 림프절 양성이 있을 확률이(41.3% 대 22.8%) 더 높았다.

결과적으로 루닛 인사이트 디비티를 활용했다면 영상의학과 전문의들이 찾아내지 못한 암의 3분의 1을 찾아낼 수 있었다는 의미가 된다.

특히 이 의료 인공지능은 진양성, 진음성 등을 구분하는 성능도 매우 뛰어났다.

실제로 양성으로 진단된 암의 84.4%를 정확하게 국소화하는데 성공했으며 실제 음성 사례의 85.9%도 정확하게 걸러냈기 때문이다.

연구진은 이번 연구가 의료 인공지능이 매우 뛰어난 '두번째 판독자'가 될 수 있다는 것을 보여주는 결과라고 요약했다.

마니샤 바흘 교수는 "영상의학과 전문의가 음성으로 진단한 DBT 결과를 기반으로 간격암의 3분의 1을 감지하고 정확한 위치를 파악한 것은 매우 놀라운 결과"라며 "이 AI가 두번째 판독자로서 충분한 자격을 갖추고 있다는 것을 보여준다"고 설명했다.

그는 이어 "이번 연구는 DBT 검사에서 간격암을 발견하는데 AI가 어떤 도움을 주는지를 구체적으로 조사한 최초의 연구"라며 "향후 간격암 발생률을 낮추고 검진 결과를 개선할 수 있는 매우 획기적인 잠재력을 시사한다"고 밝혔다.