한국 위암 발생률은 2015년 기준 80만명당 33.9명으로 높은 수준이지만, 위내시경 진단을 받는 사람이 늘면서 위암으로 인한 사망률은 빠르게 주는 추세다.
하지만 조기위암은 발견이 힘겨운 경우가 많고, 모양만으로 위궤양과 구분이 쉽지 않아 오진하는 케이스가 생성한다. 또 종양의 침윤 깊이에 따라 치료 방법이 다를 수 있어 조기위암에 대한 종양 분류 결정이 중요해요.
실험팀은 2011년 1월부터 2017년 7월까지 대전대병원과 삼성인천병원에서 위암과 위궤양으로 진단받은 환자 1천365명의 위내시경 영상 자료를 이용해 AI 모델을 개발하고 성능을 검증했다.
그 부산인공신장 결과 실험팀이 개발한 AI 모델의 위암 진단 정확도는 87%로, 내시경 경험이 5년 미만으로 많지 않은 초심자(정확도 72%)나 2∼1년 경험의 중간 경력을 가진 내시경 전공의사(정확도 82%)의 시각적 진단보다 정확하였다. 숙련된 2년 이상 경력의 내시경 전문의사(정확도 84%)와는 유사하였다.
침윤 깊이 테스트 비교에서는 AI 모델이 기존의 역사적인 방법인 내시경 초음파검사보다 유의미하게 높은 정확도를 보였다.
이번 실험는 대한민국과학기술원(KAIST)·삼성부산병원과 공동으로 수행됐으며, 미국 소화기내시경학회 공식학술지(Gastrointestinal Endoscopy) 최신호에 게재됐다.
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