이번 연구들은 각각 미국의학협회의 'JAMA Network Open'과 북미영상의학회의 'Radiology: Artificial Intelligence'에 게재됐다.
노르웨이 공중보건 연구소의 솔베이그 호프빈드 박사 연구팀이 주도한 JAMA Network Open 게재 연구는 노르웨이 국가 유방암 검진 프로그램에 참여한 50~69세 여성 11만 6495명의 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 부여한다. 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.
연구팀은 AI 점수 91.3 이상인 상위 1%를 '고위험군'으로 분류했다. 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 연구 결과는 AI를 통한 유방암 위험도 정량화로 암 고위험군을 조기에 식별하고, 이들에게 집중적인 모니터링이나 추가 검사를 제공하는 등 맞춤형 예방과 치료 전략을 수립할 수 있음을 시사했다고 회사 측은 설명했다.
덴마크 오덴세 대학병원의 모하마드 탈랄 엘하킴 박사 연구팀은 Radiology: Artificial Intelligence 저널을 통해 24만9402건의 유방촬영 검진 영상을 분석한 결과를 발표했다. 이 연구는 현재 유럽에서 권고 중인 영상의학과 전문의 두 명에 의한 '이중 판독' 시스템에 루닛 인사이트 MMG를 도입하는 세 가지 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, 소환율도 2.2% 감소했다. 민감도는 1.5% 하락했다.
가장 효과적인 방법은 AI가 고위험과 저위험 환자군을 사전 분류하는 것이다. 이 경우 판독량을 49.7% 줄이면서도 민감도, 양성예측도(PPV), 음성예측도(NPV) 모두에서 긍정적인 결과를 보였다.
루닛 관계자는 "이번 연구는 AI의 임상 적용이 의료 시스템의 효율성을 크게 향상시킬 수 있음을 실증적으로 보여준다"며 "특히 유방암 검진에 AI를 도입함으로써 의료진의 업무 부담을 크게 줄이면서도 진단 정확도를 유지하거나 개선할 수 있다는 점이 확인됐다. 이는 의료 인력 부족 문제를 겪는 국가들에게 AI 기반 의료 서비스의 실효성을 입증하는 중요한 근거가 될 것으로 기대된다"고 말했다 .
이미선기자 already@dt.co.kr
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