바이오스펙테이터

바이오스펙테이터 김성민 기자

서범석 대표 “AI, 유방암 조기진단 및 의료시스템 효율화 역할”

의료 인공지능(AI) 기업 루닛(Lunit)은 유방촬영술 AI 영상분석 솔루션 ‘루닛 인사이트 MMG’의 유방암 조기 발견 및 의료진 업무경감 효과를 입증한 유럽 연구 2건이 세계적 권위의 의학저널에 게재됐다고 23일 밝혔다.

이번 연구결과는 각각 미국의학협회(American Medical Association)의 JAMA 네크워크오픈(JAMA Network Open, IF 10.5)과 북미영상의학회(Radiological Society of North America, RSNA)의 래디올로지: 인공지능(Radiology: Artificial Intelligence, IF 8.1)에 게재됐다.

먼저 노르웨이 공중보건 연구소(Norwegian Institute of Public Health)의 솔베이그 호프빈드(Solveig Hofvind) 박사 연구팀이 주도한 JAMA Network Open 게재 연구는 노르웨이 국가 유방암 검진 프로그램(BreastScreen Norway)에 참여한 50~69세 여성 11만6495명의 데이터를 후향적으로 분석했다.

2년 간격으로 3회 실시된 유방촬영 검진 영상을 루닛 인사이트 MMG를 활용해 분석한 결과, AI가 유방암 발생을 최대 6년 전부터 예측할 수 있는 가능성을 확인했다.

AI는 각 유방에 0부터 100까지의 점수를 부여하는데, 점수가 높을수록 유방암 가능성이 높음을 의미한다. 연구 결과, 나중에 암이 발견된 유방과 그렇지 않은 반대쪽 유방 사이의 평균 AI 점수 차이가 시간이 지남에 따라 증가했다. 이 차이는 첫 번째 검진에서 평균 21.3점, 두 번째 검진에서 30.7점, 세 번째 검진에서 79.0점으로 크게 증가했다. 반면, 유방암이 발생하지 않은 여성들의 경우 양쪽 유방 사이의 점수 차이가 모든 검진에서 10점 이하로 낮게 유지됐다.

또한 연구팀은 AI 점수 91.3 이상인 상위 1%를 ‘고위험군’으로 분류했으며, 발견된 암환자 중 4.5%는 4~6년 전, 8.6%는 2~4년 전, 52.9%는 2년 전에 이미 양성의 가능성을 보이는 AI 점수(10점 이상)를 확인했다.

이번 연구결과는 AI를 통한 유방암 위험도 정량화로 암 고위험군을 조기에 식별하고, 이들에게 집중적인 모니터링이나 추가 검사를 제공하는 등 맞춤형 예방 및 치료 전략을 수립할 수 있음을 시사한다.

다음으로 덴마크 오덴세 대학병원(Odense University Hospital)의 모하마드 탈랄 엘하킴(Mohammad Talal Elhakim, MD) 박사 연구팀은 Radiology: Artificial Intelligence 저널을 통해 24만9402건의 유방촬영 검진 영상을 분석한 결과를 발표했다. 이 연구는 현재 유럽에서 권고중인 영상의학과 전문의 2명이 진행하는 이중 판독(Double Reading) 시스템에 루닛 인사이트 MMG를 도입하는 3가지 시나리오의 효과를 검증했다.

연구 결과, AI가 첫 번째 의사를 대신해 판독하는 경우, 의사들의 판독량을 48.8% 줄이면서도 암 발견 정확도를 유지했다. AI가 두 번째 의사를 대신하는 경우에는 판독량이 48.7% 줄고, 소환율(Recall Rate)도 2.2% 감소했지만, 민감도(Sensitivity)가 다소(1.5%) 하락했다.

가장 효과적인 방법은 AI가 고위험과 저위험 환자군을 사전 분류(Triage)하는 것으로, 이 경우 판독량을 49.7% 줄이면서도 민감도, 양성예측도(PPV), 음성예측도(NPV) 모두에서 긍정적인 결과를 보였다.

이번 연구는 실제 AI를 임상에 적용하는 것이 의료 시스템의 효율성을 높일 수 있다는 것을 보여준다. 특히 유방암 검진에 AI를 도입해 의료진의 업무 부담을 크게 줄이면서도 진단 정확도를 유지하거나 개선할 가능성을 확인했다. 의료 인력 부족 문제를 겪는 국가에게 AI 기반 의료 서비스의 실효성을 보여주는 결과이다.

서범석 루닛 대표는 “이번 유럽 연구들을 통해 AI가 유방암 조기 진단과 의료 시스템 효율화에 중요한 역할을 할 수 있음이 다시 한번 확인됐다”며 “루닛은 이런 연구 결과를 바탕으로 AI 기술의 실제 임상 적용을 가속화하고, 더 많은 환자들이 정확하고 신속한 진단의 혜택을 받을 수 있도록 노력할 것”이라고 말했다.