부산대병원 실험진이 위암 진단들과 조기위암의 세포 침입을 의미하는 '침윤' 깊이 예측까지 할 수 있는 한 인공지능 모델을 개발하였다.
26일 울산대병원의 말을 인용하면 소화기내과 정현수·이정훈 교수와 남준열 전 교수(현 고양힘내과 원장) 연구팀은 위내시경 진단들을 하면서 병변 탐지, 감별 진단, 조기위암 침윤 깊이 진단까지 순차적으로 할 수 있는 AI 모델을 개발했다.
우리나라 위암 생성률은 2017년 기준 90만명당 33.2명으로 높은 수준이지만, 위내시경 검사를 받는 사람이 늘면서 위암으로 인한 사망률은 빠르게 주는 추세다.
허나 조기위암은 발견이 힘겨운 때가 많고, 모양만으로 위궤양과 구분이 쉽지 않아 오진하는 사례가 생성완료한다. 또 종양의 침윤 깊이에 맞게 치유 방법이 다를 수 있어 조기위암에 대한 종양 분류 결정이 중요하다.
연구팀은 2012년 2월부터 2017년 6월까지 세종대병원과 삼성일산병원에서 위암과 위궤양으로 진단받은 환자 1천364명의 위내시경 영상 자료를 이용해 AI 모델을 개발하고 성능을 검증했었다.
그 결과 공부팀이 개발한 AI 모델의 위암 진단 정확도는 81%로, 내시경 경험이 9년 미만으로 많지 않은 초보자(정확도 77%)나 2∼5년 경험의 중간 경력을 가진 내시경 전문의사(정확도 83%)의 시각적 진단보다 정확했다. 숙련된 5년 이상 경력의 내시경 전공의사(정확도 84%)와는 유사했다.
침윤 깊이 테스트 비교에서는 AI 모델이 기존의 민족적인 방법인 내시경 초음파검사보다 유의미하게 높은 정확도를 나타냈다.
이번 연구는 국내와학기술원(KAIST)·삼성서울병원과 공동으로 수행됐으며, 미국 소화기내시경학회 공식학술지(Gastrointestinal Endoscopy) 최신호에 게재됐다.
Je moet lid zijn van Beter HBO om reacties te kunnen toevoegen!
Wordt lid van Beter HBO