설명 가능한 인공지능(XAI, eXplainable AI)이란 결과에 대한 판단의 근거를 인간이 이해할 수 있는 방식으로 제시하는 인공지능을 말한다.

기존 AI와 달리 XAI는 판단의 불확실성을 해소해 결과의 신뢰성을 높일 수 있는 장점이 있으며, 이로 인해 정확한 진단을 필요로 하는 의료 분야에 적용하기 위한 연구가 활발히 진행 중이다.

연구팀은 보라매병원에서 전립선 조직 검사를 받은 2843명의 데이터를 기반으로 전립선 암을 예측하는 AI 알고리즘을 개발한 후 948명의 데이터를 무작위로 대입해 진단 효과성을 분석했다.

 

AI 모델은 환자 나이와 전립선 용적률, 초음파 및 혈액 검사 결과 등 전립선 암 진단에 활용되는 지표들을 이용해 개발됐다.

예측 정확성은 AI 모델의 성능을 나타내는 ROC 곡선 아래 영역(AUC)의 크기로 판단했다. 일반적으로 AUC 값이 1인 경우에는 예측이 100% 정확한 것으로 본다.

 

연구결과 임상적으로 유의한 전립선 암을 진단하는 데 있어 AI 모델의 우수한 예측 효과를 확인했다.

 

AI 모델의 전립선 암 예측 정확성을 분석한 결과 전체 전립선 암 예측률은 약 87%(AUC=0.869)로 나타났으며, 특히 임상적으로 유의한 전립선 암의 예측률의 경우 95%에 이르는 높은 수치가 확인됐다.

보라매병원 비뇨의학과 정현 교수는 “이번 연구를 통해 AI 기술을 이용해 전립선 암을 효과적으로 예측할 수 있는 가능성을 확인할 수 있었다”고 의미를 부여했다.

이어 “이번 연구에 활용된 XAI 기술은 판단의 이유를 의료진이 쉽게 이해할 수 있는 장점이 있어 실제 임상 적용 시 진단의 명확성에 있어 높은 효과를 거둘 것으로 기대한다"고 덧붙였다.

 

한편, 이번 연구결과는 국제 비뇨기과학술지인 ‘영국 비뇨기과학회지(BJU International)’에 게재됐다.