AI 유방촬영술 검사
유방암 발견의 판도를 바꾸는 인공지능
유방암은 전세계 수백만 명의 여성에게 영향을 미치는 중요한 건강 문제입니다. 성공적인 유방암 치료와 생존율 향상을 위해서는 조기 발견이 매우 중요합니다. 최근 몇 년 동안 인공지능(AI)은 유방암 발견을 비롯한 다양한 의료 분야에서 유망한 도구로 부상하고 있습니다. 인공지능 유방암 탐지 연구와 그 시사점에 대해 자세히 살펴보겠습니다.
인공지능 유방암 탐지 유방촬영술 AI로 유방암 조기 발견
인공지능 유방암 탐지 vs 숙련된 의사
기존의 유방촬영술(mammography) 검사는 이미지를 해석하고 잠재적인 이상을 식별하기 위해 오랫동안 영상의학과 전문의의 전문 지식에 의존해 왔습니다.
그러나 인공지능이 수년간의 훈련과 경험을 가진 숙련된 의사보다 더 많은 유방암을 발견하고 의사의 유방 촬영 사진 판독 업무량을 거의 절반으로 줄였다는 새로운 연구 결과가 발표되었습니다.
연구진은 2021년 4월부터 2022년 7월 사이에 유방 촬영술을 받은 스웨덴 여성 8만여 명의 유방촬영술 이미지를 조사했습니다. 여성 중 절반은 영상의학과 전문의가 유방 촬영 사진을 분석하기 전에 AI가 판독하는 그룹에 배정되었습니다. 다른 그룹의 유방 촬영 사진은 AI를 사용하지 않고 두 명의 영상의학과 전문의가 판독했습니다. 연구에 참여한 모든 방사선 전문의는 경험이 풍부한 것으로 간주되었습니다.
이 연구에 따르면 인공지능은 숙련된 의사보다 더 높은 정확도와 민감도로 유방암을 발견할 수 있는 것으로 나타났습니다. AI를 이용한 검진은 사람에 의한 판독에 비해 20% 더 많은 유방암 사례를 발견한 것으로 나타났습니다.
이러한 향상된 감지 기능은 유방암 조기 진단과 적시 개입으로 이어질 수 있는 중요한 돌파구입니다.
그렇다고 해서 조만간 병원에서 컴퓨터로 암 여부를 판단할 수 있다는 의미는 아닙니다. 아직 더 많은 연구가 필요하지만, 란셋 종양학 저널에 발표된 이 연구는 AI가 유방암 발견에 사용하기에 안전하며 의사들이 지금보다 훨씬 더 효과적으로 암을 발견할 수 있다는 것을 보여줍니다.
방사선 전문의의 업무량 감소: 효율성과 정확성의 결합
방사선 전문의의 업무량은 과중하여 잠재적인 피로와 암 발견 오류로 이어질 수 있습니다. 여러 연구에 따르면 AI 지원 유방조영술 검사는 영상의학과 전문의의 업무량을 절반 가까이 줄일 수 있는 것으로 입증되었습니다.
위에서 소개한 란셋 종양학 저널에 실린 연구에서 AI를 사용한 그룹은 판독 작업량이 44% 감소했습니다. 영상의학과 전문의가 한 시간에 약 50개의 유방 촬영 사진을 판독하는 경우, 한 명의 영상의학과 전문의가 약 4만 개의 선별 검사를 판독하는 데 4~6개월이 걸립니다.
연구진은 유방촬영술 판독에 AI의 도움을 받는다면 두 명의 영상의학과 전문의가 단독으로 판독할 때보다 시간이 단축될 것으로 계산했습니다.
AI는 이미지 분석 및 잠재적 이상 징후 식별과 같은 특정 작업을 자동화함으로써 영상의학과 전문의가 중요한 케이스에 집중하고 보다 정확한 진단을 내릴 수 있도록 지원합니다. 이러한 업무량 감소는 방사선 전문의에게 도움이 될 뿐만 아니라 의료 시스템의 전반적인 효율성을 높입니다.
유방암 조기 발견 및 치료 개선
유방암의 조기 발견은 성공적인 치료 결과의 핵심입니다. 인공지능 유방암 탐지, 유방 촬영술 검사는 암을 조기에 발견하여 적시에 개입하고 잠재적으로 생존율을 높일 수 있는 희망적인 결과를 보여주었습니다. AI 지원 검진과 표준 치료를 비교한 대규모 연구에 따르면 AI는 위양성 증가 없이 41개의 암을 추가로 발견한 것으로 나타났습니다. 이러한 연구 결과는 유방암 진단을 혁신하고 환자 치료 결과를 개선할 수 있는 AI의 잠재력을 보여줍니다.
영상의학 인력 부족 문제 해결
영상의학 분야는 숙련된 전문가 부족으로 인해 업무량이 증가하고 암 발견이 지연될 수 있는 잠재적 위험에 직면해 있습니다.
유럽에서는 지침에 따라 두 명의 영상의학과 전문의가 유방촬영술을 검사할 것을 권장합니다. 미국에는 동일한 표준이 없으므로 국가마다 업무량 문제는 다를 수 있습니다.
하지만 대체적으로 많은 나라에서 방사선 전문의가 부족한 상황입니다. 추가 연구를 통해 이 기술이 실제로 효과가 있다는 것이 입증되면 이러한 인력 문제를 완화하고 방사선 전문의의 업무 능력을 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다.
AI 지원 유방조영술 검사는 효율적이고 정확한 이미지 분석을 제공함으로써 이러한 인력 부족 문제를 해결할 수 있는 해결책을 제공합니다. AI가 특정 작업을 처리하면 영상의학과 전문의는 더 복잡한 케이스에 집중하고 워크플로우를 최적화하며 더 나은 환자 치료를 제공할 수 있습니다.
인공지능 유방암 탐지 안전한 구현
인공지능 유방암 탐지 유방촬영술 검사는 엄청난 잠재력을 가지고 있지만, 임상에서 안전하게 구현하는 것이 중요합니다.
유방암의 복잡한 패턴을 발견하는 것은 수년간의 전문 교육을 받았더라도 매우 어려운 일입니다. 기본적으로 방사선 전문의는 흰색 배경 속에서 흰색 종양을 발견해야 합니다. 인공지능이 유방암의 복잡한 패턴 감지에 도움을 줄 수 있겠지만, 방사선 전문의는 이런 패턴 인식 뿐만이 아니라 더 다양한 단서들을 포착합니다.
인공지능이 유방 촬영 사진을 선별하는 방식은 방사선 전문의가 수행하는 방식의 일부에 불과할 수 있습니다. 인공지능 유방암 탐지는 고도로 숙련된 방사선 전문의와 함께 사용할 때 가장 효과적입니다.
인공지능 유방암 탐지 기술이 널리 채택되기 위해서는 더 많은 연구가 필요합니다. 연구자들은 중간암(interval cancers)에 대한 AI의 영향과 AI 지원 유방 촬영 검사의 장기적인 안전성과 효과를 평가하기 위해 노력하고 있습니다.
참고 : 중간암(Interval cancer)이란?
중간암은 조영제나 유방 압박 등의 검사를 받은 후 정기적인 유방암 검진 사이에 발생하는 유방암을 지칭하는 용어입니다. 보통 유방암 검진은 정기적으로 일어나는 것이며, 이러한 검진에서는 양성과 악성 종양을 빠르게 발견하고 조기 치료를 할 수 있도록 합니다.
하지만 때로는 검진 결과가 음성으로 판정되지만, 다음 검진 사이에 실제로 유방암이 발생하는 경우가 있습니다. 이러한 유방암을 중간암이라고 합니다. 즉, 이들은 정기적인 검진에서는 발견되지 않았으나 일정 기간 이후에 발생하여 검진 주기 내에서 발생하는 유방암입니다.
중간암이 발생하는 이유는 다양합니다. 종종 유방조직의 밀도, 종양의 크기, 암의 성격 등 여러 요인이 이를 영향을 미치며, 이러한 상황은 조기 발견을 어렵게 만들 수 있습니다.
인공지능 유방암 탐지와 같은 기술은 중간암의 발견 가능성을 개선하고 이를 최소화하는데 도움이 될 수 있습니다. AI는 더 정확하고 민감한 검사를 통해 중간암을 조기에 발견하는 데 도움이 되며, 이로 인해 추가적인 치료와 생존율 향상에 기여할 수 있습니다. 따라서 AI의 적용은 유방암 검진과 치료에 큰 잠재력을 가지고 있습니다.
인공지능 유방암 탐지 요약
지금까지 인공지능 유방암 탐지 기술과 전망에 대해서 살펴보았습니다. 인공지능 지원 유방촬영술 검진은 유방암 발견 및 관리에 있어 중요한 발전을 의미합니다.
유방암을 발견하는 데 있어 숙련된 의사를 능가할 수 있으며 방사선 전문의의 업무량을 줄여주는 이 기술은 종양학 분야의 판도를 바꿀 수 있습니다. 조기 발견과 치료 결과 개선의 가능성은 전 세계 수많은 여성에게 희망을 주고 있습니다.
의사의 암 발견을 돕기 위한 여러 AI 프로그램도 개발 중입니다. MIT의 한 프로그램은 현재 유방 촬영 사진을 기반으로 향후 유방암 발생 위험이 높은 환자를 발견하기 위해 개발되었는데, 이는 현재 의사들이 할 수 없는 일입니다.
그러나 AI는 큰 가능성을 보여 주지만 구현에 신중하게 접근하고 엄격한 연구를 통해 안전성과 효과를 보장하는 것이 중요합니다. 지속적인 발전과 연구를 통해 AI는 유방암 발견에 혁명을 일으키고 앞으로 더 많은 생명을 구할 수 있을 것으로 기대됩니다. 앞으로 AI 기술과 의료 전문가 간의 협업은 의심할 여지 없이 유방암 검진 및 치료의 미래를 더 나은 방향으로 이끌 것입니다.
