인공지능을 활용해 실시간으로 위암이 의심되는 병변을 찾아내고, 위암 가능성을 평가해 위암 진단 및 조기위암의 침윤 깊이까지 예측 가능한 인공지능(AI) 모델이 개발됐다.

26일 서울대병원에 따르면 소화기내과 정현수·이정훈 교수와 남준열 전 교수(현 서울힘내과 원장) 연구팀은 위내시경 검사 흐름에 따라 순차적으로 병변 탐지(AI-LD), 감별 진단(AI-DDx), 조기위암 침윤 깊이(AI-ID)까지 예측할 수 있는 인공지능 모델을 개발했다. 이에 따라 초기에 위암을 진단하고, 적시에 환자별 종양 특성에 맞는 치료법을 적용하면 치료율을 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.

연구팀은 2015년 1월부터 2019년 12월까지 서울대병원과 삼성서울병원에서 위암 및 위궤양으로 진단받은 1366명 환자의 위내시경 영상 자료를 이용해 아래의 그림과 같이 합성곱 신경망 기반 인공지능 모델을 개발하고 검증했다.

인공지능 모델은 △AI 병변 탐지 모델(AI-LD)을 이용한 위 점막 병변 검출 △AI 차등 진단 모델(AI-DDx)을 사용해 양성 위궤양(BGU), 조기위암(EGC), 진행성 위암(AGC)이 있는 위 점막 병변에 대한 차등 진단 △AI 침윤 깊이 모델(AI-ID)을 사용해 조기위암 침윤 깊이를 추정할 수 있게 구축됐다. 이어 조직 진단의 기준에 따라 AI-DDx 및 AI-ID 추정 모델의 성능을 내시경 및 초음파내시경의 결과와 비교했다.

그 결과, 위암 진단 정확도 비교에 있어서 연구팀이 개발한 인공지능 모델(정확도 86%)이 내시경 경험이 1년 미만으로 많지 않은 초보(정확도 78%)나 2-3년 경험의 중간 경력을 가진 내시경 전문의(정확도 84%)의 시각적 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. 이 같은 결과는 연구팀이 개발한 인공지능 모델의 우수성을 확인한 것이라고 강조했다.

정현수 교수는 "전문가 수준의 정확도를 지닌 인공지능 모델의 보조를 통하여 내시경 검사자의 숙련도나 상황에 관계없이 높은 정확도의 위암 진단이 가능해진다면 이는 환자와 의사 모두에게 바람직한 일일 것"이라며 "조기위암의 침윤 깊이 예측 정확도가 향상될 경우 내시경 절제나 수술 등 치료방법 결정에도 많은 도움이 될 것으로 기대한다"고 밝혔다.