이시은, 김은경 연세대 용인세브란스병원 영상의학과 교수팀은 인공지능 판독 보조프로그램을 활용한 유방암 위험도 분석의 효용성을 확인했다고 18일 밝혔다. 전문의가 악성 종양일 가능성이 크다고 평가하거나, 침윤암 또는 높은 병기의 유방암일수록 인공지능이 판단한 위험도 또한 높아진다는 내용이다. 

연구팀은 인공지능 판독 보조프로그램이 판정하는 위험도와 유방암의 영상, 병리, 임상적 특징이 어떤 연관성을 보이는지 확인하기 위해 2017년 한 해 세브란스병원에서 양측 유방암을 포함해 총 930개암으로 진단된 환자 896명에 대해 인공지능 판독 보조프로그램을 적용한 결과를 살폈다. 또 유방치밀도, 영상 소견, 분자 아형, 병기 등에 따라 전문의와 인공지능의 판독 결과에 차이가 있는지 확인했다.

연구 결과, 종괴와 미세석회가 혼재된 소견과 같이 영상의학과 전문의가 악성일 가능성이 크다고 판단한 병변에서 인공지능 판독 보조프로그램도 높은 위험도를 나타냈다. 병리적으로는 침윤암, 높은 병기의 암에서도 높은 위험도를 보였다. 반면 크기가 1cm 미만으로 작거나 치밀유방으로 인해 유방촬영술상 위치가 구별되지 않는 약 19%의 암은 프로그램을 통해 검출되지 않았다.

이번 연구를 통해 인공지능 판독 보조프로그램에서 제시하는 위험도는 실제 영상의학과 전문의가 판독하는 유방암 위험도와 유사하게 증가하는 추세를 보이며, 침윤도 및 병기 측면에서 위험도 점수가 높을수록 예후가 나쁠 가능성이 크다는 사실을 확인했다.

그러나 영상의학과 전문의와 인공지능 판독 보조프로그램 모두 치밀유방에서 가려질 수 있는 작은 유방암에 대해서는 진단율이 떨어지므로, 보조적인 초음파 검진이 도움될 수 있을 것이라고 연구팀은 제안했다.

이시은 교수는 “연구를 통해 유방암 판독 시 인공지능 프로그램을 보조적으로 활용하는 것의 효용성을 확인했고, 진단율이 떨어지는 일부 병변에 대해서는 추가적인 초음파 검진이 유용할 수 있음을 알 수 있었다”며 “인공지능 판독 보조프로그램을 판독 및 진료에 더욱 효과적으로 활용할 수 있는 방법에 대해 계속 연구하겠다”고 밝혔다.

이번 연구는 ‘유럽영상의학회지’(European Radiology, IF 7.034) 11월호에 게재됐다.

용인세브란스병원은 개원 시부터 인공지능 친화적인 의료영상정보시스템(PACS) 및 인공지능 판독 보조프로그램을 구축해 유방촬영과 자동유방초음파를 시행하는 모든 환자의 인공지능 분석 결과를 판독에 보조적으로 활용하고 있다.