"암 진단, AI가 의료진보다 정확"…학술지 잇따라 게재

래디올로지·란셋 디지털 헬스 등 연구 결과 실려

연구팀 "인공지능 암 진단, 전문의만큼 뛰어나"

[서울=뉴시스] 지난 11일 의료 AI 기업 루닛은 유방촬영술 AI 영상분석 솔루션 '루닛 인사이트 MMG'이 유방암 검진 과정에서 의료진을 대체해 사용할 수 있다는 연구 결과가 국제 학술지에 게재됐다고 밝혔다. (사진=루닛 제공) 2023.09.11. [email protected] *재판매 및 DB 금지

[서울=뉴시스]송종호 기자 = 인공지능(AI)이 암 진단 결과 전문의보다 더 정확하다는 연구 결과가 잇따라 나오고 있다. AI가 의료진을 대체할 수 있다는 주장에 힘이 실리고 있어 주목받고 있다.

13일 의료 AI 기업 루닛에 따르면 유방촬영술 AI 영상분석 솔루션 '루닛 인사이트 MMG'의 유방암 진단 능력이 전문의 만큼 뛰어나다는 연구 결과가 국제학술지 '래디올로지‘에 게재됐다.

래디올로지는 미국영상의학회(RSNA)가 발행하며, 글로벌 논문 피인용지수가 19.7에 해당하는 영상의학 분야 저널이다.

이번 연구는 영국 노팅엄대학교 얀 첸 교수 연구팀 주도로 영상의학과 전문의 315명과 유방 임상의 31명을 포함한 총 552명의 의사들이 참여했다. 루닛은 "이들 의료진은 연간 최소 5000건 이상의 유방촬영 영상을 개별적으로 분석하는 전문가 집단"이라고 설명했다.

연구에는 영국에서 유방 검진 판독자의 판독 능력을 평가하는 표준화된 평가 방식인 개인 유방촬영술 검사(PERFORMS)를 적용했다.

연구팀은 지난 2018년 5월부터 2021년 3월까지 영국 국가 유방 검진 프로그램(NHSBSP)에서 발생한 120건의 진단 사례를 활용해, 의료진 개인별 판독 결과와 루닛 AI 솔루션의 판독 결과를 비교했다.

그 결과 루닛 인사이트 MMG는 전체 의료진과 유사한 수준의 유방암 검출 능력을 나타냈다.

의료진 552명이 실제 유방암 사례를 정확하게 진단한 민감도는 평균 90%였으며, 유방암이 아닌 사례를 정확하게 배제한 특이도는 평균 76%를 기록했다.

이에 대해 루닛 AI 솔루션의 민감도는 91%로 오히려 높았고, 특이도는 77%로 의료진의 판독 결과와 비슷했다.

얀 첸 노팅엄대학교 교수는 "유방암 검진에 AI를 사용하기 위해서는 의료진에게 만족할 만한 성능을 보여주는 것이 중요하다“고 말했다.

이어 ”그런 점에서 이번 연구는 AI가 전문의만큼 뛰어난 성능을 발휘할 수 있다는 강력한 근거를 제시했다"고 덧붙였다.

암 진단에서 인공지능(AI)이 의사만큼 정확도를 보였다는 연구결과는 또 있다.

의학학술지 '란셋 디지털 헬스'는 '루닛 인사이트 MMG'이 유방암 검진 과정에서 의료진을 대체해 사용할 수 있다는 연구 결과를 게재했다.

해당 연구는 의과대학인 스웨덴 왕립 카롤린스카 연구소 소속 유방암 연구 관련 세계적인 권위자 프레드릭 스트랜드 박사연구팀 주도로 진행됐다.

연구진은 지난 2021년 4월부터 2022년 6월까지 1년여 기간 동안 '루닛 인사이트 MMG'를 활용해 유방암 검진을 받은 스웨덴 여성 5만5581명을 대상으로 실제 의료환경에서의 AI 도입 가능성을 분석했다.

연구에서는 유방암 검진 시 영상의학과 전문의 2명이 이중 판독하는 유럽의 가이드라인에 따라 ▲전문의 2명 ▲루닛 AI와 전문의 1명 ▲루닛 AI 단독으로 진단하는 경우로 나눠 결과를 분석했다.

연구 결과 루닛 AI와 전문의 1명을 결합한 경우가 전문의 2명이 판독한 경우보다 암을 더 많이 발견한 것으로 나타났다.

또한 루닛 AI 단독으로 판독하더라도 전문의 2명이 판독한 것과 비교해 암 발견율이 열등하지 않았다. 수검자 1000명당 암 발견율(CDR)은 AI와 전문의 1명이 4.3, 전문의 2명이 4.1, AI 단독이 4.1로 나타났다.

프레드릭 스트랜드 박사는 "이번 연구는 유방암 검진에 AI를 사용하는 기반을 마련하는 동시에 의사 한 명의 역할을 AI가 대신할 수 있음을 입증한 연구"라고 설명했다.

서범석 루닛 대표는 "최근 스웨덴, 영국 등 유럽에서 루닛 인사이트 MMG의 기술력을 검증한 연구가 글로벌저널에 잇달아 소개됐다"며 "AI가 유럽의 유방암 진단 방식을 변화시킬 수 있을지 주목된다"고 밝혔다.


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