DGIST-서울아산병원-울산대 의대 공동연구팀
슬라이드 단위 영상만으로도 암 발생 부위 정확 예측

과학기술 발달로 불치의 병이었던 암도 이제 관리 가능한 질환이 되고 있다. 암 치료에서 핵심은 조기 진단이다. 국내 연구진이 인공지능(AI)을 이용해 암 진단 비용과 시간은 줄이고 정확성은 높일 수 있는 방법을 개발했다.

대구경북과학기술원(DGIST) 로봇및기계전자공학과, 서울아산병원 병리학교실, 울산대 의대 공동 연구팀이 암 의심 조직을 찍은 병리영상만으로 암 존재 여부와 발생 부위까지 정확하게 판단할 수 있는 AI 딥러닝 모델을 개발했다고 13일 밝혔다. 이번 연구 결과는 영상의학 분야 국제학술지 ‘의학 영상 분석’에 실렸다.

지금도 암 여부를 진단하는 AI 기술이 나와있기는 하지만 암조직으로 의심되는 곳을 정확하게 표시하는 사전 작업이 필요하다. 이 때문에 영상의학 전문의가 판단하는 것보다 오랜 시간이 걸리고 비용도 증가하는 경우가 있다. 또 병리영상 속에서 암 존재 여부를 판단해 암 부위를 찾는 방법도 연구되고 있지만 이 경우는 필요한 영상 하나의 크기가 기가바이트에 이르기 때문에 판별 정확도가 떨어지는 단점이 있다.

이에 연구팀은 유리 슬라이드로 만든 작은 조직만으로도 암 유무와 암 발생 위치까지 정확히 판단할 수 있는 암 진단 AI를 만들었다.

연구팀은 기존 병리 데이터들에서 암 조직을 특징짓는 내용을 인공지능에 학습시켰다. 그다음 병리영상의 선명도는 그대로 유지하면서 용량을 압축시키는 방법을 개발했다. 이를 통해 생검이나 내시경 등을 이용해 떼어낸 조직 일부만으로도 암 확률이 높은 부위를 정확하고 빠르게 예측할 수 있게 했다. 슬라이드 단위로 암 여부를 측정해내는 인공지능 기술의 예측 성능이 현재까지 나온 기술들에서는 20~70에 불과하지만, 이번 기술에서는 81~84로 정확도가 매우 높은 것으로 확인됐다.

연구를 이끈 박상현 DGIST 교수는 “추가 연구를 통해 이번에 개발한 기술이 의료 현장에서 상용화된다면 치료비용 절감과 환자 부담 감소로 이어질 것으로 기대한다”고 말했다.