전립선 특이 항원 검사(PSA) 점수만으로 전립선암 위험과 이로 인한 사망 가능성까지 예측하는 인공지능(AI) 모델이 나와 이목을 끌고 있다.

매우 저렴한 비용으로 추가 검사나 침습적인 생검 절차를 생략하고도 높은 정확도를 보인다는 점에서 선별 검사로 충분히 가능하다는 것이 전문가들의 의견이다.

현지시각으로 20일 미국내과학회지(Annals of Internal Medicine)에는 PSA 검사 기반 전립선암 예측 모델에 대한 검증 연구 결과가 공개됐다(10.7326/ANNALS-25-02036).

전립선암은 미국 내에서도 남성 사망 원인의 2위로 꼽힐 만큼 유병률이 크게 증가하고 있는 질환이다.

전 세계적으로도 남성 8명 중 1명은 전립선암에 걸린다는 통계가 있을 정도로 경각심이 높아지고 있는 상태.

이에 대한 선별 검사로는 보통 PSA 검사가 가장 많이 활용된다. 하지만 PSA 검사만으로는 충분하지 않다는 지적이 계속해서 이어지면서 이에 대한 논란은 아직 되지 않고 있다.

이로 인해 대학병원급 의료기관에서는 PSA 검사를 기반으로 CT나 MRI 등 추가 영상 검사를 진행하는 경우가 대부분이다.

이에 대한 결과를 미국비뇨기과학회 등이 마련한 위험도 계산기에 대입해 전립선암 및 사망 위험성을 계산하는 방식이다.

미시간 의과대학 크리스티안 스텐슬란드(Kristian Stensland) 교수가 이끄는 연구진이 PSA 검사를 기반으로 하는 위험도 예측 인공지능 모델을 개발하고 검증에 나선 배경도 여기에 있다.

추가 검사가 진행될 경우 상당한 비용 부담이 수반된다는 점에서 미리 이러한 검사가 필요한 환자를 걸러낼 수 있다면 의료비를 절감할 수 있다는 판단에서다.

이에 따라 연구진은 1993년부터 2001년까지 전립선암을 진단받은 총 3만 3000명의 의료 데이터를 분석해 PSA 검사를 통해 전립선암 및 사망 위험을 예측하는 AI 모델을 학습시켰다.

또한 이 AI 모델을 2002년부터 2006년까지 미국 재향군인 의료 서비스를 이용한 17만 4000명의 의료 데이터를 활용해 검증 연구를 진행했다.

그 결과 이 AI 모델은 최대 29.5년까지 전립선암 및 사망 위험에 대한 곡선하 면적(AUC)이 0.666을 기록했다. AUC는 인공지능의 정확도를 의미하는 수치로 1에 가까울 수록 정확하다는 것을 의미한다.

외부 코호트 검증 연구에서도 이 AI 모델은 20년 이내 전립선암 발생과 사망 위험에 대한 AUC가 0.776을 기록했다. 약 77%의 정확도로 위험을 예측할 수 있다는 의미가 된다.

연구진은 이 AI 모델이 불필요한 추가 검사를 걸러내는데 큰 역할을 할 수 있을 것으로 기대하고 있다.

크리스티안 스텐슬란드 교수는 "이 AI 모델을 잘 활용한다면 전립선암 위험군을 선별하고 이로 인한 사망 위험을 예측하며 추가 검사나 치료가 필요한 환자를 정확하게 집어낼 수 있을 것"이라며 "의료비 절감과 함께 선별 검사로 충분히 활용이 가능하다"고 밝혔다.