인공지능 의료업체 루닛은 인공지능을 활용한 유방암 검출 판독 향상에 대한 논문이 란셋 디지털 헬스에 채택됐다고 10일 밝혔다.
이번 연구는 연세대학교 세브란스병원, 서울 아산병원, 삼성서울병원 등 한국의 주요 대학병원들과 진행했으며 한국과 미국, 영국 등 5개 기관에서 수집된 17만 건 이상의 대규모 유방촬영 영상 데이터를 기반으로 진행됐다.
제품 개발에 사용된 데이터는 조직 검사를 통해 확진된 36,000건 이상의 유방촬영 영상이며, 이는 전 세계 유방촬영술 관련 AI 연구 중 가장 큰 규모이다.
김효은 루닛 이사(CPO, 논문 공동 1저자)는 "인종에 따라 유방조직의 특성이 다르고 영상 장비와 촬영 환경에 따라 판독 정확도가 달라질 수 있다"며 "이 점을 모두 고려한 양질의 데이터와 지난 4년간 루닛이 개발한 독자적 알고리즘의 결합 덕분에 의미 있는 결실을 맺었다"고 전했다.
연구는 유방촬영 영상 판독 시 AI를 활용할 경우 영상의학 전문의의 판독 능력이 크게 향상됨을 보여준다.
연구에 따르면 유방암 검출 정확도 측면에서 인공지능은 88.8%의 민감도를 보인 반면, 영상의학 전문의는 75.3%의 민감도를 보였다.
하지만 전문의가 AI의 도움을 받았을 때 민감도가 84.8%로 증가했다.
연구진은 AI 활용에 의한 판독 정확도 향상이 AI가 의사 대비 특정 형태의 유방암들을 높은 정확도로 검출할 수 있기 때문이라고 설명했다.
AI는 영상의학과 전문의와 비교해 종괴(mass, 90% 대 78%) 및 왜곡 또는 비대칭(distortion or asymmetry, 90% 대 50%) 형태의 유방암 검출에 있어 민감도가 높았다.
또 AI는 진단이 어려운 조기 침윤성 유방암의 검출에서 높은 정확도를 나타냈다.
영상의학 전문의의 경우 T1 암 및 림프절 비전이 암 각각에 대해 74%의 민감도를 보인 반면, AI는 각각 91% 및 87%의 민감도를 보였다.
아울러 AI는 유방촬영영상 진단에 중요한 역할을 하는 유방 조직의 밀도에도 영향을 덜 받는 것으로 확인됐다.
논문에 따르면 AI의 진단 성능은 유방 밀도의 영향을 덜 받은 반면, 영상의학과 전문의는 밀도에 영향을 크게 받았다.
치밀 유방에 대한 전문의의 민감도는 73.8%로, 치밀 유방이 아닌 경우에 대한 민감도 79.2%보다 현저히 낮았다.
하지만 AI의 도움을 받을 경우, 전문의의 치밀 유방 판독 민감도가 85.0%로 크게 향상됐다.
김은경 연세대 의대 영상의학과 교수(연구총괄)는 "우리의 연구에 따르면 인공지능은 위양성에 대한 재검사율 (false positive recall rate) 증가 없이 더 많은 유방암을 찾을 수 있도록 도움을 준다" 며 "조기 유방암의 발견에 도움을 줄 수 있는 가능성을 확인했다"고 강조했다.
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