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AI로 암을 진단합니다

왜 AI로 검진을 받아야 하나요?

흉부 엑스레이와 유방촬영술은 기본적인 검사임에도 불구하고 판독 난이도가 높습니다. 입체적인 인간의 몸을 압축한 2차원 이미지로서 여러 장기와 암 등의 병변이 겹쳐져 보이기 때문입니다.

때문에 영상의학과 전문의가 아닐 경우 정확히 판독하는 데 어려움을 겪을 수 있고, 영상의학과 전문의라 하더라도 휴먼에러(human error)로 인해 암을 놓칠 수 있습니다. 실제로 흉부 엑스레이, 유방촬영술 검사에서 암을 놓칠 확률이 30%에 달합니다.¹ ² 암 환자 10명 중 3명은 검사를 받더라도 암을 발견하지 못하고 방치하게 되는 셈이지요.

이러한 진단의 한계를 AI가 해결합니다.

방대한 의료 데이터에서 복잡한 상관관계(패턴)을 분석해 결론을 도출하는 인공지능

AI(Artificial Intelligence)는 인간의 뇌 신경망을 모방한 네트워크 구조인 딥러닝(Deep learning) 알고리즘을 바탕으로, 인간처럼 학습하고 사고해 의사결정을 내리는 기술입니다.

AI는 학습량과 정확도 측면에서 인간을 뛰어넘습니다.

영상의학과 전문의가 일년에 1만 여장의 엑스레이 검사와 2천 여건의 유방촬영술 검사를 판독하는데 반해, AI는 각각 100만장 이상, 24만 건 이상의 이미지를 학습했습니다. 인간이 100년에 걸쳐 볼 이미지를 AI가 학습한 셈이지요.

인공지능이 영상의학 전문의의 판독을 보조한다면?

학습 결과, AI가 정확도 측면에서 인간을 앞서는 것으로 입증되었는데요. 국제 의학 학술지(JAMA Oncology, European Respiratory Journal, Lancet Digital Health 등)에 발표된 논문에 따르면, AI가 영상의학 전문의보다 암을 더 잘 찾는 것으로 밝혀졌습니다. 특히 작고 미세한 조기 암과 다른 장기에 가려져 식별하기 어려운 암을 잘 찾았습니다.³

AI가 인간보다 정확도가 높은데는 집중력도 한 몫을 합니다. 이세돌이 알파고와의 대결 이후 한 인터뷰에서, 인간을 능가하는 AI의 강점을 흔들리지 않는 집중력이라고 말한 바 있는데요. AI는 심리적, 체력적 한계 없이 일정한 성능으로 인간을 보조할 수 있습니다.

육안으로 발견하기 어려운 조기 암을 인공지능이 찾을 경우

AI의 활용해 암을 조기에 발견하면 암 환자의 생존율이 올라갑니다. 폐암을 조기에 발견하지 못할 경우(3~4기) 5년 생존율(암 완치 판단의 기준)이 18%에 그치지만, AI로 조기 발견에 발견하면(1~2기) 73%까지 올라갑니다.

다른 암에 비해 생존율이 높은 유방암의 경우, 조기에 발견하지 못할 경우(3~4기) 5년 생존율이 65%에 머물지만, AI로 조기 진단 시(1~2기) 96%에 육박합니다.

실제 환자 사례를 살펴볼까요?

2013년에 인공지능을 활용해 폐암을 찾았더라면?

위 사진은 54세 남성의 흉부 엑스레이입니다. 3년에 걸쳐 흉부 엑스레이 검사를 매년 받았지만 3년 후 폐암 확진을 받았습니다. AI가 세 검사를 분석한 결과, 암으로 확진을 받기 이전 검사에서도 암을 검출해냈습니다.⁴

2008년에 인공지능을 활용해 유방암을 찾았더라면?

위 사진은 59세 여성의 유방촬영술입니다. 마찬가지로 유방암으로 확진을 받기 이전 검사에서 AI가 암을 찾았습니다.⁴ 사람이 놓친 작고 미세한 조기 암을 AI가 찾아낸 것입니다.

만약 AI가 판독에 사용되었다면 어땠을까요?

조기에 암을 발견해 수술 등으로 비교적 간단한 방법을 통해 암을 치료하고 빠르게 일상으로 복귀할 수 있었을테죠.

환자로서 겪을 정신적, 신체적 고통은 물론 재정적 부담을 최소화할 수 있었을겁니다. 그 뿐인가요. 곁에 있는 가족들이 함께 감당해야 할 몫도 최소화할 수 있었을거예요.

AI를 활용해 암 검진을 받아야 할 이유가 바로 여기에 있습니다.

¹ Quekel LG, Kessels AG, Goei R, van Engelshoven JM. Miss rate of lung cancer on the chest radiograph in clinical practice. Chest 1999;115:720-4.
² Forrest JV, Friedman PJ. Radiologic errors in patients with lung cancer. Wes J Med 1981;134:485.
³ Sowon Jang, Hwayoung Song, et al. Deep Learning–based Automatic Detection Algorithm for Reducing Overlooked Lung Cancers on Chest Radiographs. Radiology 2020
⁴ AJCC 8th Edition
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