대장용종이 양성인지, 악성(암)인지 내시경검사에서 바로 판별하는 인공지능이 개발됐다. 판독정확도는 내시경 경력 5년 이상 전문의 수준이다.
서울아산병원 소화기내과 변정식·융합의학과 김남국 교수팀이 내시경영상에서 대장용종을 즉시 판별하는 인공지능을 개발했다. 인공지능은 전문의의 경험과 지식을 보완해 불필요한 조직검사는 줄고 대장용종과 조기대장암 진단확률은 높인다는 분석이다.
기존에 대장용종을 판별하려며 전문의가 용종 표면과 혈관을 내시경영상으로 관찰해야 했다. 내시경영상에서 판단이 힘들면 조직검사를 시행하는데, 이때 불필요한 절제가 발생했다.
이에 변정식 교수팀은 대장내시경 영상을 분석해 용종의 병리진단을 예측하는 인공지능을 개발했다. 인공지능으로 실제 영상 판독을 맡긴 결과, 평균 진단정확도가 81.8%로 내시경 전문의의 84.8%와 거의 비슷했다.
연구팀은 대장용종 624개가 각각 촬영된 영상 1만2480개를 인공지능 모델에 학습시켰다. 이후 새로운 대장용종 545개가 촬영된 영상으로 두 차례의 판독 테스트(1차: 182개, 2차: 363개)를 진행해 인공지능의 유효성을 검증했다.
테스트 영상에 포함된 대장용종의 병리진단은 ▲거치상 용종 ▲선종성 용종 ▲점막하층까지 깊게 침범한 암 등으로 다양했다. 첫 테스트 결과 인공지능은 전체 용종의 81.3%에서 병리진단을 정확히 분류해냈다. 거치상 용종은 82.1%, 선종성 용종은 84.1%의 확률로 판별했고 점막하층까지 깊게 침범한 암도 58.8%의 확률로 진단했다.
두 번째 테스트에서도 진단정확도는 82.4%로 첫 테스트와 비슷한 결과를 보였다. 두 차례의 테스트 결과를 종합해볼 때 인공지능의 평균 진단정확도는 81.8%로 내시경전문의(84.8%)와 큰 차이가 없다.
또 내시경 시행경험이 6개월 이하인 수련의가 인공지능을 영상판독에 활용한 경우 평균 진단정확도가 83.4%(1차 테스트 82.7%, 2차 테스트 84.2%)로 나타났다. 이는 수련의가 단독으로 대장용종 병리진단을 추정할 때의 평균 진단정확도가 67.8%(1차 테스트 63.8%, 2차 테스트 71.8%)와 비교하면 상당히 향상된 수치다.
침범 깊이도 감별…치료계획 수립 도움
선종성 용종은 5~10년 후 대장암으로 진행하기 때문에 내시경으로 절제하는 게 원칙이지만, 작은 거치상 용종 일부는 절제술 없이 내버려도 된다. 인공지능이 거치상 용종을 정확히 진단한 것은 불필요한 용종절제술 가능성을 낮췄다는 점을 의미한다.
점막층이나 얕은 점막하층까지 침범한 조기대장암은 내시경 절제술로 치료할 수 있지만 깊은 점막하층까지 침범한 조기대장암은 수술로 제거해야 한다. 인공지능은 조기대장암의 침범 깊이도 정확히 감별해 치료계획 수립에 도움을 줄 것으로 기대된다.
변정식 교수는 "이번 연구는 인공지능을 대장내시경 결과분석에 활용할 수 있다는 가능성을 제시한 것"이라며 "인공지능으로 진단정확성을 높이면, 불필요한 조직검사를 줄이고 최적치료를 제공할 수 있을 것으로 기대한다"고 말했다.
김남국 교수는 "소화기내시경분야에서 인공지능 알고리즘을 개발해 적용한 것을 시작으로, 앞으로 인공지능을 다양한 내시경분야에 적용시켜 임상의사를 실질적으로 돕겠다"고 말했다.
이번 연구결과는 세계적인 자연과학전문지 네이처(Nature)의 자매지인 '사이언티픽 리포트(Scientific Reports)' 최근호에 게재됐다.