암 진단부터 신약개발까지…‘AI’ 시대

이제는 AI(인공지능) 의사가 암 진단을 내리는 시대다. ‘왓슨 포 온콜로지’가 바로 그 주인공이다.

2017년 4월 IBM사의 인공지능 ‘왓슨’을 도입한 대구가톨릭대학교병원. 왓슨은 이 병원에서만 만 3년 가까이 일하고 있다.

수많은 임상사례와 선진 의료기관의 문헌을 비롯해 290여종의 의학저널과 200여종의 교과서 및 1200만 쪽이 넘는 전문 자료를 습득한 왓슨은 이를 근거로 암환자에게 적합한 치료방침을 ‘강력추천’ 또는 ‘추천’과 같은 형태로 제시하고 있다.

왓슨은 우선적으로 환자에 대한 주요 특성을 분석하고 추출해낸다. 그리고 학습된 전문지식을 통해 치료방법의 옵션을 제시하며 이 옵션에 대한 정확한 증거를 확인하기 위해 다양한 의학적 근거를 검색한다. 이후 왓슨의 스코어링과 알고리즘을 사용하여 치료옵션의 우선순위를 보여준다.

대구가톨릭대학교병원에 따르면 왓슨 도입 후 1년간 암환자 258명에 대해 다양한 치료방침을 제시해왔다. 의료진의 생각과 무려 88%나 일치했다.

왓슨은 이외에도 가천대길병원과 계명대학교 동산의료원 등에서도 도입돼 암환자들을 진단하고 있다.

AI 기술은 암 진단부터 영상기술 등에서 두각을 나타내고 있다.

국내 연구진이 정확한 예후 예측이 어려운 대장암을 AI를 이용해 정확하게 판별할 수 있는 방법을 개발했다. 서울대병원 병리과 강경훈·배정모 교수팀 연구 성과다.

연구팀은 조직 슬라이드를 스캔해 디지털 이미지로 만든 뒤 종양 조직 내 면역세포 침윤 및 섬유화 정도를 208종의 파라미터로 엄밀히 측정하는 AI 프로그램을 제작해 대장암을 다섯 가지 유형으로 분류했다.

연구 결과 이 다섯 가지 유형은 CMS의 종양 유형과 1:1 대응되는 특성을 갖는 것으로 나타났다. 이 분류법의 신뢰성을 검증하기 위해 분당서울대병원에서 2007년부터 2012년 사이에 모집된 또 다른 대장암 환자 283명에게 적용한 결과 역시 마찬가지였다.

서울대병원은 또 지난해 1월부터 AI 기술을 환자 영상 판독에 활용하고 있다. AI가 흉부엑스선 검사 영상을 보고 폐암 혹은 폐 전이암으로 의심되는 점을 의사에게 알려주고 의사는 이를 참고해 자칫 놓칠 수 있는 폐암을 조기 진단하는 방식이다.

전북대학교병원은 폐암 진단용 인공지능 소프트웨어를 개발해 조기 폐암 진단의 길을 열었다.

전북대학교병원 채금주·진공용 교수와 캐나다 서스캐처원 공과대학의 고석범 교수가 함께 개발한 이 AI 소프트웨어는 CT 한 장당 0.9초 라는 시간에 85%의 정확도로 폐암을 감별해 낸다.

셀바스 AI와 강남세브란스병원 소화기내과 연구팀도 조기 위암 진단 관련 AI 기술을 개발했다. 연구팀에 따르면 조기 위암 발견과 깊이 예측에 대한 ROC 곡선의 AUC(Areas Under Curve·곡선하면적) 값이 각각 0.981(적중률 98.1%)과 0.851(적중률 85.1%)로 측정되며 이전보다 조기 위암 예측 수치가 더욱 향상된 것으로 나타났다.

AI 분석 기술을 이용해 우수한 신약후보물질을 예측하고 약물의 치료 효과를 예측하는 AI 기술 개발을 하는 회사도 있다. 바로 신테카바이오다.

이 회사는 유전체 빅데이터 기반 AI 기술을 활용해 신약 후보 물질의 바이오마커 발굴 및 환자계층화, 신약재창출 플랫폼을 독자적으로 개발하고 있다. 또 CJ헬스케어, 유한양행, JW중외제약 등과 유전체 빅데이터 기반의 AI 플랫폼을 활용한 공동 연구도 진행 중이다.

인공지능 의료진단 기술업체 루닛도 AI를 활용해 엑스레이 등 의료영상을 보고 폐결핵, 폐암, 유방암 등을 진단하는 서비스를 개발하고 있다.

메디컬투데이 남연희 기자 ralph0407@mdtoday.co.kr

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