위내시경 검사를 하면서 실시간으로 위암이 의심되는 병변을 찾아내고, 위암 가능성을 평가해 조기 진단 및 침윤 깊이 예측까지 가능한 인공지능(AI) 모델이 개발됐다. 초기에 위암을 진단하고, 종양 특성에 맞는 치료법을 적용해 치료율을 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.

서울대병원은 소화기내과 정현수·이정훈 교수와 남준열 전 교수(현 서울힘내과 원장) 연구팀이 전문가 수준의 정확도를 갖춘 위암 조기진단 인공지능 모델을 개발했다고 25일 밝혔다.

우리나라는 세계에서 위암 발생률이 가장 높은 나라 중 하나다. 2015년 한 해 동안 10만 명당 33.8명이 위암 진단을 받았다. 조기 위암은 발견이 어렵고 위염이나 위궤양과의 구분이 쉽지 않아 진단 시기를 놓치는 경우가 많다. 내시경 검사를 통해 종양의 침윤 깊이를 파악하고 병기를 결정하는 과정이 무엇보다 중요한데, 검사자의 경험과 숙련도에 따라 편차가 크다는 한계가 있었다.

연구팀은 2015년 1월부터 2019년 12월까지 서울대병원과 삼성서울병원에서 위암 및 위궤양으로 진단 받은 1,366명의 위내시경 영상 자료를 이용해 합성곱 신경망 기반 인공지능 모델을 개발하고 검증했다. 인공지능 모델은 △AI 병변 탐지 모델(AI-LD)을 이용한 위 점막 병변 검출 △AI 차등 진단 모델(AI-DDx)을 사용해 양성 위궤양(BGU), 조기위암(EGC), 진행성 위암(AGC)이 있는 위 점막 병변에 대한 차등 진단 △AI 침윤 깊이 모델(AI-ID)을 사용해 조기 위암 침윤 깊이를 추정할 수 있게 구축됐다. 조직 진단의 기준에 따라 AI-DDx 및 AI-ID 추정 모델의 성능을 내시경 및 초음파내시경 결과와 비교했다.

그 결과 연구팀이 개발한 인공지능 모델의 진단 정확도는 86%로 내시경 경험이 1년 미만인 초보자(78%)나 2~3년 경험을 가진 내시경 전문의(84%)의 시각적 진단보다 높았다. 5년 이상 숙련된 내시경 전문의(86%)와 유사한 수준이었다. 침윤 깊이 평가 측면에서는 인공지능 모델의 정확도가 기존 내시경 초음파검사보다 유의하게 높았다.

정현수 교수는 “전문가 수준의 정확도를 지닌 인공지능 모델의 보조를 통해 내시경 검사자의 숙련도나 상황에 관계없이 높은 정확도의 위암 진단이 가능해진다면 환자와 의사 모두에게 바람직한 일일 것”이라며 “조기 위암의 침윤 깊이 예측 정확도가 향상될 경우 내시경 절제나 수술 등 치료방법 결정에도 많은 도움이 될 것으로 기대한다”고 말했다.

카이스트 및 삼성서울병원과의 공동 연구로 이뤄진 이번 연구는 미국소화기내시경학회 공식학술지 ‘Gastrointestinal Endoscopy’ 최신호에 게재됐다.