AI로 초음파 스캔, 난소암 진단

난소암 식별 86% 정확도…오진율 18% 감소

“AI는 초음파 이미지를 통해 난소암을 식별하는 측면에서 인간 의사보다 더 나은 성과를 낼 수 있다. 이는 AI가 난소 병변이 있는 환자의 치료를 더 빠르고 비용 효율적으로 만드는 데 기여할 수 있음을 보여준다.”

AI는 초음파 이미지를 통해 난소암을 식별하는 측면에서 인간 의사보다 더 나은 성과를 낼 수 있다는 연구 결과가 보고되었다.

최근 Nature Medicine 저널에 게재된 새로운 연구에 따르면, 특별히 훈련된 AI 프로그램은 초음파를 스캔하여 난소암을 식별하는데 86% 이상의 정확도를 달성한 반면, 인간 전문가의 경우 83%에 약간 못 미치고, 특히 비전문가 검사자의 경우에는 그 정확도가 78%에 불과한 것으로 나타났다.

스웨댄 스톡홀름 남부 종합병원 임상과학 및 교육부의 수석 연구원인 엘리자베스 엡스타인 박사는 카롤린스카연구소의 보도 자료에서 "난소 종양은 흔하고 종종 우연히 발견된다. 이번 연구 결과는 AI가 특히 진단하기 어려운 사례와 초음파 전문가가 부족한 환경에서 난소암 진단에 귀중한 지원을 제공할 수 있음을 시사한다."고 강조했다.

연구팀은 8개국 20개 병원의 약 3,700명의 환자로부터 얻은 17,000장 이상의 초음파 이미지를 사용하여 양성과 악성 난소 병변의 차이를 알 수 있는 AI 프로그램을 훈련시켰다.

그 결과 AI 프로그램이 인간 의사를 지원함으로써 전문가 추천의 필요성을 줄이는 데 도움이 된다는 것을 발견했다.

시뮬레이션된 치료 시나리오에서 AI의 지원으로 인해 추천 건수가 63% 감소하고, 오진율은 18% 감소했다.

연구팀은 전반적으로 이러한 결과는 AI가 난소 병변이 있는 환자의 치료를 더 빠르고 비용 효율적으로 만드는 데 기여할 수 있음을 보여준다고 결론지었다.

연구팀은 “그러나 연구 결과를 검증하고 AI의 잠재적 유용성을 완전히 탐구하기 위해서는 더 많은 연구가 필요하다.”면서 “현재 프로그램의 일상적인 임상적 안전성과 유용성을 평가하기 위한 연구를 수행하고 있으며, AI가 환자 관리와 의료비에 미치는 영향을 조사하기 위한 임상 시험을 계획하고 있다.”고 밝혔다.

공동 수석 연구원인 Filip Christiansen(Karolinska Institute) 박사는 보도 자료에서 "지속적인 연구와 개발을 통해 AI 기반 도구는 미래 의료의 필수적인 부분이 되어 전문가의 부담을 덜어주고 병원 자원을 최적화할 수 있지만 이를 다양한 임상 환경과 환자 그룹에 적용할 수 있는지 여부는 향후 보다 폭넓은 연구가 진행되어야 할 것"이라고 언급했다.