인공지능으로 유방암 오진 감소
인공지능으로 유방암 오진 감소
  • 김준호 기자
  • 승인 2021.01.27 10:12
  • 댓글 0
이 기사를 공유합니다

229명 환자 데이터 학습 새 진단모델 개발
위양성률 52%, 조직검사율 50% 대폭 줄어

국내 5대 암 가운데 하나인 유방암의 진단오류를 획기적으로 줄일 수 있는 방법이 나왔다.

서울대병원 영상의학과 장정민·김수연 교수팀은 초음파 검사로 유방 병변을 정확히 감별하는 인공지능(AI) 진단모델을 개발했다고 국제학술지 사이언티픽 리포트(Scientific Reports)에 발표했다.

이번 모델 개발에는 유방암환자 299명의 다양한 유방 종양 초음파에서 보이는 형태학적 데이터를 학습시켰다.

그리고 영상의학과 의사의 유방영상판독 및 데이터 체계(BI-RADS) 최종평가, 환자 나이 정보를 모두 통합해 최종 진단모델을 만들었다.

검증을 위해 164명의 유방암환자를 대상으로 기존 사용하는 유방영상판독 및 데이터과 위양성률을 비교했다. 위양성률이란 실제는 음성이지만 양성으로 진단되는 비율이다.

그 결과, 새 진단모델에서 52% 낮은 것으로 나타났다(45% 대 97%). 초음파검사에서 우연히 발견된 양성 종양이 유방암으로 오인되는 이른바 위양성 진단을 획기적으로 줄일 수 있음이 확인됐다.

새 진단모델은 또 진찰이나 영상학적 검사에서 의심스러운 병변이 발견될 때 실시하는 조직검사도 약 50% 감소시켰다(48% 대 98%)

장정민 교수는 "영상 의학 분야에서 인공지능은 전문가 판단에 부가적이며 객관적인 의견을 제공해 줌으로써, 진단의 효율과 정확성을 높일 수 있어 활용 가능성이 매우 크다"며 "미래 딥러닝 기반 소프트웨어를 임상에 적용함으로써 검진 유방 초음파 위양성률을 줄이는데 기여할 것"이라고 기대감을 나타냈다.

한편 이번 연구는 서울대병원, 세브란스병원 (김은경, 윤정현 교수), 삼성서울병원 (한부경, 최지수 교수)이 참여했으며 대한유방영상의학회·대한유방검진의학회 다기관 연구지원을 받았다.


관련기사

댓글삭제
삭제한 댓글은 다시 복구할 수 없습니다.
그래도 삭제하시겠습니까?
댓글 0
댓글쓰기
계정을 선택하시면 로그인·계정인증을 통해
댓글을 남기실 수 있습니다.