용종을 절제하지 않고 대장내시경 영상으로 용종을 바로 병리진단 할 수 있는 AI 기술이 개발됐다.

서울아산병원 소화기내과 변정식·융합의학과 김남국 교수팀은 대장내시경 영상을 분석해 용종의 병리진단을 예측하는 인공지능을 개발한 뒤 실제 영상 판독을 맡긴 결과, 평균 진단정확도가 81.8%로 내시경 전문의의 84.8%와 거의 비슷했다고 밝혔다.

연구팀은 대장용종 624개가 각각 촬영된 영상 12,480개를 인공지능 모델에 학습시켰다. 이후 새로운 대장용종 545개가 촬영된 영상으로 두 차례의 판독 테스트를 진행해 인공지능의 유효성을 검증했다.

테스트 결과 인공지능은 전체 용종의 81.3%에서 병리진단을 정확히 분류해냈다. 거치상 용종은 82.1%, 선종성 용종은 84.1%의 확률로 판별했고 점막하층까지 깊게 침범한 암도 58.8%의 확률로 진단했다.

선종성 용종은 5~10년 후 대장암으로 진행하기 때문에 내시경으로 절제하는 게 원칙이지만, 작은 거치상 용종 일부는 내시경 절제술 없이 그냥 두어도 된다. 인공지능이 거치상 용종을 정확하게 진단해냈다는 것은 불필요하게 용종절제술을 하게 될 가능성을 낮췄다는 점을 의미한다.

특히 깊은 점막하층까지 침범한 조기대장암은 수술로 제거해야 하는데 AI 기술로 조기대장암의 침범 깊이도 정확히 감별함으로써 의료진의 치료계획 수립에 도움을 줄 것으로 기대된다.

변정식 서울아산병원 소화기내과 교수는 “이번 연구는 인공지능을 대장내시경 결과분석에 활용할 수 있다는 가능성을 제시한 것”이라며, “인공지능을 대장내시경 판독에 적용해 진단정확성을 높이면, 불필요한 조직검사를 줄이고 환자에게 용종의 병리진단에 맞춘 최적치료를 제공할 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다.

김남국 서울아산병원 융합의학과 교수는 “소화기내시경분야에서 인공지능 알고리즘을 개발해 적용한 것을 시작으로, 앞으로 인공지능을 다양한 내시경분야에 확대적용하고 기술을 고도화해 임상의사를 실질적으로 도울 수 있도록 하겠다”고 밝혔다.

이번 연구결과는 세계적인 자연과학전문지 Nature의 자매지인 ‘Scientific Reports’ 최근호에 게재됐다.