IT 넘어 의학분야로 영역 확장중인 인공지능(AI)
구글 AI 의학 쾌속 진화...전이성 유방암 진단 정확도 99%

[스트레이트뉴스=김정은기자] 인공지능(AI)이 융합된 의료기술로 인한 의료 패러다임 변화가 빠르게 진행되고 있다. 구글이 개발중인 AI 시스템이 99%의 정확도로 전이성 유방암을 감지할 수 있는 수준까지 올라선 것으로 알려졌다.

암은 심장 혈관과 림프계를 통해 체내를 이동해 몸의 다른 곳에 새로운 종양을 형성하는 전이현상을 일으킨다. 이러한 전이성 암은 일반적으로 발견이 어려운 것으로 알려져 있다. 특히 여성암 가운데 사망률이 가장 높은 유방암 환자는 사망 원인의 90%가 전이성 유방암이다. 전세계적으로 매년 50만명에 달하는 사람들이 유방암으로 사망한다. 

IT 전문매체 기가진 15일(현지시간) 보도에 따르면 구글 인공지능(AI) 부문과 샌디에고 해군의료센터 AI 연구팀은 유방암 림프절에 전이를 자동으로 감지하는 새로운 암 탐지 알고리즘을 개발했다. LYNA로 불리는 이 AI 시스템은 의학저널 <The American Journal of Surgical Pathology>에 논문이 게재됐다.

종양 부위를 확인하는 LYNA (사진=구글)
종양 부위를 확인하는 LYNA (사진=구글)

AI가 빠른 속도로 발전하면서 최근들어 'AI가 과연 의사를 대체할 수 있을 것인가'에 관한 논쟁도 가열되고 있다. 물론 아직은 AI의 정확성과 효능, 안전성에 대한 불완전성에 대한 의문의 목소리가 높다.

하지만 숙련된 의사라 할지라도 전이성 유방암 진단의 정확도에는 한계가 있을 수 있다. 실제로 2009년  미국에서 발표된 연구에 따르면 유방암 환자 4명 가운데 1명은 부족한 검사 및 진단 등 관리 단계에서의 실수를 경험한 것으로 나타났다. 또 지난해 연구에서는 "베테랑 병리의라도 제한된 시간의 한계 속에서 미세한 암 전이의 62%를 놓치고 있다"는 결과가 발표됐다.

LYNA 시스템은 실제 병리의 훈련과 같은 방식으로 학습한다. 구체적으로 오픈소스 이미지인식 딥러닝 모델인 'Inception-v3'를 바탕으로 제작돼 입력된 이미지에서 픽셀 수준으로 암을 찾아낸다. 연구팀은 LYNA 교육 과정에서 사용하는 조직 패치 라벨을 <양성:종양=4:1>로 설정해 교육 효과를 높였다.

그 결과 LYNA는 전이성 유방암의 영상진단 정확도 측정에서 무려 99.3% 정확도를 보이고 있다. 기포, 출혈, 염색과다 등 진단 슬라이드 자체의 결함에 대한 영향도 받지 않고 의사보다 뛰어난 전이성 유방암 검출 능력을 보이고 있는 것이다.

연구팀은 "우리의 AI 알고리즘은 암 발견에 사용하는 슬라이드상의 모든 조직 패치를 평가할 수 있다. 이미 병리의보다 높은 확률의 전이성 유방암 탐지가 가능하다"며 "의사 암 진단을 지원함으로써 효율성 향상과 오류 감소에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다"고 밝혔다.

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