서울대병원 운영 서울특별시보라매병원 갑상선센터 채영준 외과 교수, 박선원 영상의학과 교수, 이가희 내분비내과 교수팀과 제로원AI(ZeroOne AI, 대표 송준호)는 AI(인공지능) 분석으로 갑상선암 초음파 진단 정확도를 높일 수 있게 됐다고 7일 밝혔다.
 
갑상선초음파는 갑상선암 진단에 기본적이고 필수적인 검사다. 초음파 소견에서 악성이 의심되거나, 종양 크기가 2㎝보다 크면 세침흡인검사를 시행하도록 권고되고 있다. 양성 가능성이 높은 결절도 크기가 크면 세침흡인검사를 시행하기 때문에 출혈, 통증, 비용 부담 같은 문제가 야기될 수 있다.
 
연구팀은 1358개 갑상선초음파 영상을 인공지능신경망에 학습시켜 보라매병원과 일본 쿠마병원에서 발견된 결절 155개를 테스트한 결과 인공지능이 양성으로 판정한 결절의 90% 이상이 세침흡인검사와 수술에서 양성으로 확인됐다. 이는 인공지능으로 갑상선초음파를 분석해 양성판정을 받은 결절은 세침검사를 생략하고 추적관찰할 수 있음을 의미한다.
 
채영준 교수는 “인공지능 시대를 맞아 의료 분야에도 인공지능을 적극 도입하면 진단정확도를 높이고 불필요한 시술을 줄이는 데 도움될 것”이라며 “의료기반시설이 취약한 지역에서는 1차적 선별검사의 역할을 할 것으로 기대한다”고 말했다.
 
이번 연구논문은 ‘딥러닝 알고리듬을 활용한 초음파영상 분석을 통한 갑상선결절 진단(Ultrasound image analysis using deep learning algorithm for the diagnosis of thyroid nodules)’이란 제목으로 SCI-E(과학기술논문인용색인 확장판)급 국제학술지 ‘메디신(Medicine)’에 게재됐다.