MEDI:GATE NEWS AI가 진행성 위암부터 사소한 위장질환까지 진단

기사입력시간 19.11.01 00:51최종 업데이트 19.11.01 00:51

한림대의료원 조범주 의료인공지능센터장(왼쪽)과 한림대춘천성심병원 소화기센터 방창석 교수. 국내 의료진이 상부위장관 내시경 영상을 분석해 다양한 위 병변을 자동으로 진단하는 인공지능(AI) 모델을 세계적인 학술지에 발표했다. 한림대의료원 의료인공지능센터 조범주 교수, 한림대춘천성심병원 방창석 교수, 한림대 뉴프론티어리서치연구소는 다양한 단계에 있는 위 병변 내시경 영상을 자동으로 판독해주는 인공지능 모델을 개발해 지난 8월 국제 학술지에 발표했다. 기존에는 의사가 상부위장관 내시경검사 시 이상조직과 정상조직의 모양·색조·경도·이동성 등을 확인함으로써 질환 여부를 판별했다. 육안 진단이 의사의 경험에 의존해서 이뤄지기 때문에 관찰자간에 차이가 있다는 한계가 있었다. 또 내시경 영상만으로 병변이 양성인지 아닌지 판단하기 쉽지 않기 때문에 추가적인 조직검사가 동반돼야 하는 경우도 많다. 한림대의료원이 개발한 이 시스템은 위암은 물론이고 암 전 단계 병변부터 가벼운 양성 병변까지 광범위한 단계의 위 병변을 인공지능으로 예측하고 분류하는 것이 가능하다. 연구팀은 2010년부터 2017년까지 상부위장관 내시경 검사를 받은 환자 1269명의 데이터를 영상분류에 특화된 합성곱신경망 모델인 'Inception-Resnet-v2'에 학습시켰다. 학습에는 ▲진행성 위암 ▲조기 위암 ▲고도이형성증 ▲저도이형성증 ▲양성병변 등 위장질환 이미지 5017장이 사용됐다. 학습을 마친 인공지능 모델의 전체 위 병변 판독 정확도는 84.6%로 나타났다. 게다가 인공지능 모델의 성능을 평가하는 데 사용하는 '곡선하면적(Area Under the Curve, AUC)' 점수에서 '위암'의 경우 0.877, '위 신생물'의 경우 0.927로 나타나 실제 임상에 적용할 수 있는 우수한 결과를 보였다. 이는 연구에 참여한 일부 내시경 의사의 진단과 유의한 차이가 없는 결과였다. 방창석 교수는 "이번 인공지능 모델은 전향적 다기관 자료를 이용한 검증을 마쳤기 때문에 바로 임상에 적용 가능하다"며 "현재 인공지능 모델의 판독 정확도를 높이기 위해 다양한 노력을 기울이고 있는 만큼 빠른 시일 내 상용화가 될 것으로 보고 있다"고 말했다. 조범주 교수는 "이번 연구를 통해 인공지능이 위 내시경 검사의 판독에 효과적으로 쓰일 수 있음을 입증했다"며 "향후 이 인공지능 모델을 이용한다면 불필요한 조직검사의 빈도를 줄일 수 있을 뿐만 아니라 암으로 발전할 가능성이 큰 병변을 놓치지 않고 진단하는데 도움이 될 수 있다"고 말했다. 연구팀은 이번 연구가 실제 임상에 적용할 수 있도록 실용화 단계를 밟아가고 있다. 연구팀은 상부위장관 내시경 이미지의 딥러닝 관련 국내 특허를 작년에 2건, 국제 특허는 올해 2건 출원했다. 이번 연구 '인공지능을 이용한 위 신생물의 자동화 진단연구'는 세계적으로 손꼽히는 유럽소화기내시경학회 공식학술지 'Endoscopy' (IF: 6,381) 에 지난 8월 온라인 게재됐다.

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"AI가 진행성 위암부터 사소한 위장질환까지 진단"

한림대의료원, 상부위장관 내시경영상 자동판독 인공지능 모델 개발

한림대의료원 조범주 의료인공지능센터장(왼쪽)과 한림대춘천성심병원 소화기센터 방창석 교수.

국내 의료진이 상부위장관 내시경 영상을 분석해 다양한 위 병변을 자동으로 진단하는 인공지능(AI) 모델을 세계적인 학술지에 발표했다.

한림대의료원 의료인공지능센터 조범주 교수, 한림대춘천성심병원 방창석 교수, 한림대 뉴프론티어리서치연구소는 다양한 단계에 있는 위 병변 내시경 영상을 자동으로 판독해주는 인공지능 모델을 개발해 지난 8월 국제 학술지에 발표했다.

기존에는 의사가 상부위장관 내시경검사 시 이상조직과 정상조직의 모양·색조·경도·이동성 등을 확인함으로써 질환 여부를 판별했다. 육안 진단이 의사의 경험에 의존해서 이뤄지기 때문에 관찰자간에 차이가 있다는 한계가 있었다. 또 내시경 영상만으로 병변이 양성인지 아닌지 판단하기 쉽지 않기 때문에 추가적인 조직검사가 동반돼야 하는 경우도 많다.

한림대의료원이 개발한 이 시스템은 위암은 물론이고 암 전 단계 병변부터 가벼운 양성 병변까지 광범위한 단계의 위 병변을 인공지능으로 예측하고 분류하는 것이 가능하다.

연구팀은 2010년부터 2017년까지 상부위장관 내시경 검사를 받은 환자 1269명의 데이터를 영상분류에 특화된 합성곱신경망 모델인 'Inception-Resnet-v2'에 학습시켰다. 학습에는 ▲진행성 위암 ▲조기 위암 ▲고도이형성증 ▲저도이형성증 ▲양성병변 등 위장질환 이미지 5017장이 사용됐다.

학습을 마친 인공지능 모델의 전체 위 병변 판독 정확도는 84.6%로 나타났다. 게다가 인공지능 모델의 성능을 평가하는 데 사용하는 '곡선하면적(Area Under the Curve, AUC)' 점수에서 '위암'의 경우 0.877, '위 신생물'의 경우 0.927로 나타나 실제 임상에 적용할 수 있는 우수한 결과를 보였다. 이는 연구에 참여한 일부 내시경 의사의 진단과 유의한 차이가 없는 결과였다.

방창석 교수는 "이번 인공지능 모델은 전향적 다기관 자료를 이용한 검증을 마쳤기 때문에 바로 임상에 적용 가능하다"며 "현재 인공지능 모델의 판독 정확도를 높이기 위해 다양한 노력을 기울이고 있는 만큼 빠른 시일 내 상용화가 될 것으로 보고 있다"고 말했다.

조범주 교수는 "이번 연구를 통해 인공지능이 위 내시경 검사의 판독에 효과적으로 쓰일 수 있음을 입증했다"며 "향후 이 인공지능 모델을 이용한다면 불필요한 조직검사의 빈도를 줄일 수 있을 뿐만 아니라 암으로 발전할 가능성이 큰 병변을 놓치지 않고 진단하는데 도움이 될 수 있다"고 말했다.

연구팀은 이번 연구가 실제 임상에 적용할 수 있도록 실용화 단계를 밟아가고 있다. 연구팀은 상부위장관 내시경 이미지의 딥러닝 관련 국내 특허를 작년에 2건, 국제 특허는 올해 2건 출원했다.

이번 연구 '인공지능을 이용한 위 신생물의 자동화 진단연구'는 세계적으로 손꼽히는 유럽소화기내시경학회 공식학술지 'Endoscopy' (IF: 6,381) 에 지난 8월 온라인 게재됐다.

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임솔 기자 (sim@medigatenews.com)의료계 주요 이슈 제보/문의는 카톡 solplusyou

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