전문의보다 3년 앞서 췌장암 발견해주는 AI?

세계 최고 의료기관으로 선정된 바 있는 종합병원 메이요 클리닉(Mayo Clinic)이 췌장암을 임상 진단보다 최대 3년 앞서 발견하는 데 도움이 되는 AI를 개발했다고 발표했다. 종양이 눈에 보일 만큼 성장하기 전 치료가 가능한 단계에서 질병의 미묘한 징후를 포착할 수 있을 것으로 기대된다.

메이요 클리닉은 가장 치사율이 높은 암 중 하나인 췌장암 조기 발견을 가능하게 하기 위해 오랜 기간 연구를 진행해왔다. 4월 발표된 연구에서는 복수 의료기관과 영상 시스템에서 수집한 CT 스캔 등 2,000건 이상 임상 현장을 반영한 데이터와 워크플로를 활용해 레드모드(REDMOD)라고 불리는 차세대 AI 모델에 대한 타당성을 검증했다.

AI가 학습한 CT 스캔에는 처음에는 정상으로 판독됐지만 이후 췌장암으로 진단된 환자 영상도 포함됐다. 그 결과 레드모드는 진단 전 암 73%를 진단 16개월 전에 식별해냈다. 이 검출률은 AI 지원 없이 동일한 CT 스캔을 검토한 전문의 검출률과 비교해 거의 2배에 달하는 수치다.

또 진단 2년 이상 전에 촬영된 스캔 영상의 경우 AI는 일반적으로 발견되지 않고 지나쳤을 초기 암을 전문의보다 3배 더 많이 발견했다. 이에 연구진은 진단 시점이 이를수록 레드모드의 이점이 더 두드러진다고 보고했다.

레드모드 예측 결과는 시간이 지나도 안정성을 유지하는 것으로 확인됐다. 복수 스캔을 받은 환자에서 레드모드는 수개월 간격으로 일관된 결과를 도출했으며 장기적인 모니터링과 조기 발견에 활용할 수 있을 것으로 평가된다. 주목할 점은 메이요 클리닉 내부뿐 아니라 타사 CT 장비와 다른 조건에서 촬영된 외부 기관 데이터에서도 높은 정확도가 유지됐다는 것. 이는 레드모드가 특정 병원에 국한되지 않고 전 세계 임상 현장에 도입될 가능성을 시사한다.

연구팀은 췌장암으로 인한 사망을 막는 데 가장 큰 장벽은 완치 가능한 단계에서 암을 발견하지 못하는 것이었다며 레드모드는 겉으로 보기에 정상인 췌장에서 암의 특징을 식별할 수 있으며 다양한 임상 환경에서 장기간에 걸쳐 안정적으로 이를 식별할 수 있다고 밝혔다.

이번 연구는 과거 데이터를 바탕으로 암이 발생한 환자 CT를 정확히 짚어낼 수 있는지를 검증한 것. 실제 임상 현장에서의 유용성을 확인하려면 앞으로 진료를 받는 환자에게 적용해 예측 결과가 미래 진단과 일치하는지 추적하는 전향적 연구가 필수적이다. 그럼에도 연구진은 레드모드 프레임워크가 자연 발생하는 일반적인 췌장암을 진행된 증상이 나타난 뒤 진단하는 기존 방식에서 발병 전에 개입하는 방식으로 전환할 수 있는 중대한 진전을 보여준다고 주장했다. 관련 내용은 이곳에서 확인할 수 있다.