[데일리메디 박대진 기자] 위내시경 검사를 하면서 위암 진단 및 조기위암 침윤 깊이까지 예측 가능한 인공지능(AI) 모델이 개발됐다. 

 

인공지능을 활용해 초기에 위암을 진단하고, 적시에 환자별 종양 특성에 맞는 치료법을 적용하면 치료율을 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.

 

서울대병원 소화기내과 정현수·이정훈 교수팀은 위내시경 검사 흐름에 따라 병변 탐지, 감별 진단, 조기위암 침윤 깊이까지 예측할 수 있는 인공지능 모델을 발표했다.

 

조기위암의 경우 발견이 어려운 경우가 많고, 발견했어도 모양만으로 위염이나 위궤양과의 구분이 쉽지 않아 진단을 놓치거나 오진하는 사례가 발생한다. 

 

또한 종양의 침윤 깊이에 따라 치료 방법이 다를 수 있어 조기위암에 대한 종양 분류의 내시경적 병기 결정이 무엇보다 중요하다. 

 

때문에 위내시경 검사의 정확도를 향상시키기 위하여 의사들은 정기교육과 학회 등을 통해 관련 지식과 경험을 꾸준히 발전시키고 있다. 

 

하지만 검사자의 경험과 숙련도에 따라 진단 정확도에 차이는 존재할 수 밖에 없다. 이 문제를 해결하기 위해 전문가 수준의 정확도를 지닌 인공지능 시스템 개발 필요성이 대두돼 왔다.

연구팀은 위암 및 위궤양으로 진단받은 1366명 환자의 위내시경 영상 자료를 이용해 아래의 그림과 같이 합성곱 신경망 기반 인공지능 모델을 개발하고 검증했다.

 

그 결과 인공지능 모델(정확도 86%)이 내시경 경험 1년 미만의 전문의(78%)나 2~3년 경험의 중간 경력을 가진 내시경 전문의(84%) 진단에 비해 정확도가 높은 것으로 나타났다. 

 

숙련된(5년 이상) 내시경 전문의(정확도 86%)와 비교했을 때는 유사했다.

 

또한 침윤 깊이 평가 비교에서는 인공지능 모델이 기존의 전통적인 방법인 내시경 초음파검사에 비해 유의하게 높은 정확도를 보이는 것을 확인했다. 

 

정현수 교수는 “인공지능 보조를 통해 내시경 검사자의 숙련도나 상황에 관계없이 높은 정확도의 위암 진단이 가능해진다면 이는 환자와 의사 모두에게 바람직한 일”이라고 말했다.

 

이어 “조기위암의 침윤 깊이 예측 정확도가 향상될 경우 내시경 절제나 수술 등 치료방법 결정에도 많은 도움이 될 것으로 기대한다”고 덧붙였다. 

 

한편,  이번 연구는 KAIST 및 삼성서울병원과의 공동연구로 이뤄졌으며, 미국 소화기내시경학회 공식학술지 ‘Gastrointestinal Endoscopy’ 최신호에 게재됐다.