인공지능 기술로 신장이식 수술 후 나타날 수 있는 거부반응 여부를 빠르고 정확하게 진단해낼 수 있다는 연구 결과가 발표됐다.

서울아산병원 융합의학과 김남국 · 병리과 고현정 교수팀은 병리 조직 슬라이드를 판독해 신장이식 수술 후 항체매개면역거부반응 여부를 진단해내는 인공지능을 개발해 적용한 결과, 병리과 전문의가 직접 판독한 정답과 비교해 약 90%의 정확도를 보였다고 밝혔다.

인공지능 기술을 사용할 경우 판독시간은 13분으로 전문가의 추가 판독을 더해 정확한 진단을 할 수 있는 것으로 알려졌다.

연구팀은 먼저 2009년부터 2016년까지 서울아산병원에서 신장이식 수술을 받은 환자들의 신장 병리 조직 슬라이드 200개를 면역염색한 후 인공지능에 학습시켰다.

인공지능에는 인간의 신경망을 본 뜬 합성곱 신경망(CNN) 기술이 적용됐으며, 연구팀은 추가적으로 180개의 신장 병리 조직 슬라이드를 이용해 인공지능 기술의 유효성을 검증했다.

그 결과 신장 병리 조직 슬라이드에서 세뇨관 주위 모세혈관이 있어 꼭 분석해야 하는 영역들을 인공지능 기술이 약 12분 만에 평균 147개씩 찾아냈다.

또한 검출된 영역 중에서 병리과 전문의가 판독한 정답 대비 무려 90%의 정확도로 세뇨관 주위 모세혈관을 약 1분 만에 찾아내, 총 13분 정도 만에 신장이식 거부반응 여부를 판독해냈다.

고현정 서울아산병원 병리과 교수는 “이번 연구를 토대로 앞으로 인공지능 알고리즘을 활용해 신장이식 후 거부반응을 더욱 빠르고 정확하게 진단할 수 있게 되면, 적절한 치료법을 조기에 적용해 재이식 수술 혹은 투석 가능성이 줄어들어 신장이식 수술의 성공률이 더욱 높아질 것으로 기대된다”고 밝혔다.

김남국 서울아산병원 융합의학과 교수는 “이번 연구로 그 동안 다른 분야에 비해 인공지능 알고리즘 개발이 유독 힘들었던 병리 분야에서 더욱 효율적이고 정확한 인공지능 개발의 가능성을 보았다”면서, “축적된 노하우를 바탕으로 병리 판독 분야에서 인공지능 기술의 적용 범위를 넓혀나갈 계획”이라고 말했다.