▲ 변정식 교수                 ▲ 김남국 교수

【후생신보】  국내 연구진이 용종의 양성과 악성을 판별하는 인공지능을 개발해 임상에 적용한 결과, 내시경 경력 5년 이상의 전문의와 거의 일치했다고 밝혔다.

특히 인공지능 모델을 임상에 활용한다면 대장내시경 전문의의 경험과 지식을 보완해 불필요한 조직검사는 줄이고 대장용종과 조기대장암 진단확률은 높아질 것으로 기대된다.

서울아산병원 소화기내과 변정식 교수팀(김남국 융합의학과)은 대장내시경 영상을 분석해 용종의 병리진단을 예측하는 인공지능을 개발해 실제 영상 판독을 맡긴 결과, 평균 진단정확도가 81.8%로 내시경 전문의의 84.8%와 거의 비슷했다고 밝혔다.

변 교수팀은 대장용종 624개가 각각 촬영된 영상 1만 2,480개를 인공지능 모델에 학습시킨 후 새로운 대장용종 545개가 촬영된 영상으로 두 차례의 판독 테스트(1차: 182개, 2차: 363개)를 진행해 인공지능의 유효성을 검증했다.

첫 테스트 결과, 인공지능은 전체 용종의 81.3%에서 병리진단을 정확히 분류해냈으며 거치상 용종은 82.1%, 선종성 용종은 84.1%의 확률로 판별했고 점막하층까지 깊게 침범한 암도 58.8%의 확률로 진단했다.

선종성 용종은 5~10년 후 대장암으로 진행하기 때문에 내시경으로 절제하는 게 원칙이지만 작은 거치상 용종 일부는 내시경 절제술 없이 그냥 두어도 된다.

인공지능이 거치상 용종을 정확하게 진단해냈다는 것은 불필요하게 용종절제술을 하게 될 가능성을 낮췄다는 점을 의미한다.

두 번째 테스트 진단정확도도 82.4%로 첫 테스트와 비슷해 인공지능의 평균 진단정확도는 81.8%로 내시경전문의(84.8%)와 큰 차이를 보이지 않았다.

대장용종의 병리진단을 정확히 예측해야 용종을 내시경으로 절제할지, 수술로 제거할지, 아니면 내시경 절제 없이 그냥 둘지 등의 치료법을 결정할 수 있는데 인공지능은 경험이 충분치 않은 내시경 수련의에게 이러한 판단을 보조하는 효과가 큰 것으로 나타났다.

변정식 교수는 “이번 연구는 인공지능을 대장내시경 결과분석에 활용할 수 있다는 가능성을 제시한 것”이라며 “인공지능을 대장내시경 판독에 적용해 진단정확성을 높이면 불필요한 조직검사를 줄이고 환자에게 용종의 병리진단에 맞춘 최적치료를 제공할 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다.

김남국 교수는 “소화기내시경분야에서 인공지능 알고리즘을 개발해 적용한 것을 시작으로 앞으로 인공지능을 다양한 내시경분야에 확대적용하고 기술을 고도화해 임상 의사를 실질적으로 도울 수 있도록 하겠다”고 밝혔다.

이번 연구결과는 세계적인 자연과학전문지 네이처 자매지인 ‘사이언티픽 리포트(Scientific Reports)’ 최근호에 게재됐다.

한편 점막층이나 얕은 점막하층까지 침범한 조기대장암은 내시경 절제술로 치료가 가능한 반면, 깊은 점막하층까지 침범한 조기대장암은 수술로 제거해야 한다.