유방암 구분하는 인공지능 모델 개발…진단 정확도 71.4%

전남대 의학과 2학년 박재혁 학생이 유방자기공명영상을 활용한 라디오믹스 영상 분석 결과를 토대로 침윤암이 상피내암으로 저평가 되었는지 여부를 예측하는 인공지능 모델을 머신러닝 알고리즘을 이용하여 개발했다 (사진=전남대 제공)

[메디컬투데이=이재혁 기자] 유방암을 구분할 수 있는 인공지능 모델이 개발됐다.

전남대 의학과 2학년 박재혁 학생이 유방자기공명영상을 활용한 라디오믹스 영상 분석 결과를 토대로 침윤암이 상피내암으로 저평가 되었는지 여부를 예측하는 인공지능 모델을 머신러닝 알고리즘을 이용하여 개발했다고 28일 밝혔다.

지금까지 유방질환에서 많이 사용되는 핵생검은 조직의 일부를 얻는 방법으로, 침윤암이 저평가될 수 있다는 단점이 있었으나, 박재혁 학생을 제1저자로 한 연구팀이 개발한 모델은 자기공명영상을 이용해 수술 전에 저평가여부를 예측해 침윤암을 비교적 정확하게 진단할 수 있게 해준다.

실제로 연구팀이 개발한 모델의 진단 정확도는 71.4%, AUC(Area Under the Curve) 0.767의 성능을 나타냈다.

박재혁 학생은 의예과 2학년 당시 박일우 교수(영상의학교실)가 지도한 ‘의료 인공지능 코딩캠프’에 참여한 후 인공지능의료영상연구실에서 꾸준히 연구를 진행해 왔다.

이 연구에 관한 논문은 임효순, 박일우 교수(영상의학교실)를 교신저자로, 박재혁 학부생과 티엔 누엔 석사 및 이효재 교수(전남대병원 영상의학과)를 공동 1저자로, 국제학술지 Frontiers in Oncology (영향력지수 6.244)에 실렸다.

박일우 교수는 “이번 연구결과는 의료 분야에서의 인공지능의 보조적 활용 잠재력을 보여준다.”며 “향후 진료현장에서 임상의들의 진단 결정과 치료 선택에 도움을 줄 것”이라고 말했다.

메디컬투데이 이재혁 dlwogur93@mdtoday.co.kr

 

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