인공지능을 이용한 CT영상 분석만으로도 신장암을 정확히 진단하고 예후를 예측할 수 있다는 연구결과가 나왔다.

분당서울대병원 영상의학과 황성일, 이학종 교수 연구팀은 조영제 주입 전후의 CT 영상 정보와 딥러닝 기반 프로그램으로 신장암의 발생 형태 별로 진단 정확도를 분석할 수 있다고 국제학술지 디지털영상저널(Journal of Digital Imaging)에 발표했다.

신장암의 대부분은 신장의 실질인 살 부분에서 발생하는 신세포암이다. 신세포암은 투명신세포암, 유두신세포암, 혐색소신세포암 등으로 나뉜다.

세포 형태 마다 발생 기전이 다르고 동일한 항암제에도 반응에 차이를 보여 개별 맞춤치료가 필요하다. 이를 위해 신장암 수술시 형태를 분류하지만 예후 예측에는 한계가 있다.

연구팀은 신세포암의 CT영상을 인공지능으로 분석해 암 종류와 형태의 분류 외에 진단 정확도가 어느정도인지를 알아보았다. 

연구 대상자는 신세포암환자 169명. 조영제 주입 전과 주입 1분 후 및 5분 후 등 총 3가지 CT영상 정보를 하나의 이미지로 만들어 인공지능 분석 결과와 최종 조직검사의 차이를 비교했다.

그 결과, 인공지능의 정확도는 약 85%였다. 황성일 교수에 따르면 기존 영상의학과 의사의 정확도는 약 77~84%다. 황 교수는"조영제 주입 전후 다양한 시기의 CT 영상을 조합해 딥러닝 프로그램을 이용해 기존 보다 진단 정확도가 높아졌다"고 설명했다.

인공지능의 민감도는 64~98%, 특이도는 83~93%였다. 민감도는 질병이 있을 때 질병이 있다고 진단할 확률을, 특이도는 질병이 없을 때 질병이 없다고 진단할 확률이다.

연구팀은 "해당 프로그램을 임상진료에 적용하고 활용도를 높인다면 신장암 뿐만 아니라 다른 고형암의 진단 및 치료에도 많은 도움을 줄 수 있을 것"이라며 "특히 암의 형태적 분류뿐만 아니라 악성도 예측이나 병기를 결정하는 일에도 효과적일 것"이라고 기대했다.

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