AI, 유방암 위험 예측에 도움된다

기존 검진 방법보다 정확도 2.3배 높여

“AI에 의해 고위험으로 판단된 여성은 가장 낮은 위험군에 비해 5년 이내에 유방암 진단을 받을 가능성이 21배 더 높다는 것을 발견했다. 결과에 따르면, 고위험군 여성 1,000명 중 약 53명이 유방암에 걸렸고, 저위험군 여성에서는 1,000명 중 3명 미만이 유방암에 걸렸다.”

새로운 AI가 유방 조직의 변화를 추적하여 유방암 발병 위험이 더 높은 여성을 식별하는데 도움이 될 수 있는 것으로 나타났다.

연구원들은 AI가 시간 경과에 따라 여성들의 유방조영술을 비교하여, 잘 훈련된 전문가라도 알아내기 힘든 유방암의 초기 징후를 찾아낸다고 밝혔다.

이번 연구의 수석연구원으로 미국 세인트루이스 소재 워싱턴대학교 의대 외과 교수인 Shu(Joy) Jiang 박사는 "이번 여구 결과는 눈으로 볼 수 없는 반복적인 유방조영술 이미지에서 시간이 지남에 따라 미묘한 변화를 감지할 수 있다."면서 “AI가 기존 검진 방법보다 2.3배 더 정확하게 유방암 위험이 높은 여성을 식별했다.”고 보고했다.

이번 연구 결과는 최근 JCO Clinical Cancer Informatics 저널에 발표되었다.

공동 수석연구원인 워싱턴대학교 Barnes-Jewish 병원의 Graham Colditz 박사(Siteman Cancer Center소장)는 "이러한 결과는 성공적인 치료의 가능성을 높이기 때문에 조기 발견을 개선할 방법을 모색하고 있다."라고 강조했다.

Colditz 박사는 대학 보도 자료에서 "이러한 개선된 위험 예측은 예방을 둘러싼 연구에도 도움이 될 수 있어, 고위험 범주에 속하는 여성이 유방암에 걸릴 5년 위험을 낮추는 더 나은 방법을 찾을 수 있을 것"이라고 덧붙였다.

연구팀은 유방 내 밀도, 질감, 석회화, 비대칭 등 유방조영술에서 나타나는 미묘한 차이를 식별하는 AI를 구축했다.

이어 2008년에서 2012년 사이에 Siteman Cancer Center에서 유방암 검진을 받은 10만 명 이상의 여성을 대상으로 촬영한 유방 조영술을 통해 AI를 훈련시켰다. 이 여성들을 2020년까지 추적 조사한 결과, 그 후 약 500명이 유방암에 걸렸다.

그런 다음 연구팀은 2013년에서 2020년 사이에 애틀랜타에 있는 에모리대학에서 유방 조영술을 받은 18,000명 이상의 여성으로 구성된 별도의 집단을 대상으로 AI를 테스트했다. 이 그룹에는 유방암 진단을 받은 여성 332명이 포함되었다.

그 결과 AI에 의해 고위험으로 판단된 여성은 가장 낮은 위험군에 비해 5년 이내에 유방암 진단을 받을 가능성이 21배 더 높다는 것을 발견했다.

결과에 따르면, 고위험군 여성 1,000명 중 약 53명이 유방암에 걸렸고, 저위험군 여성에서는 1,000명 중 3명 미만이 유방암에 걸렸다.

연구팀은 현재 다양한 인종과 민족적 배경을 가진 여성을 대상으로 AI를 테스트하여 모든 사람에게 일률적으로 정확하게 이를 적용할 수 있는지를 확인하고 있다.

한편 연구팀은 이러한 AI 판독법을 특허 출원 중에 있다.