인공지능 판독 보조프로그램을 활용한 유방촬영술이 유방암 진단의 정확도 향상에 도움이 된다는 연구결과가 나왔다.

연세대학교 의과대학 용인세브란스병원 영상의학과 이시은, 김은경 교수팀은 인공지능 판독 보조프로그램을 활용한 유방암 위험도 분석에서 전문의가 악성 종양일 가능성이 크다고 평가하거나, 침윤암 또는 높은 병기의 유방암일수록 인공지능이 판단한 위험도 또한 높아진다는 연구결과를 발표했다.

연구팀은 2017년 한해 세브란스병원에서 양측 유방암을 포함해 총 930개 암으로 진단된 환자 896명에 대해 인공지능 판독 보조프로그램을 적용한 결과를 분석, 유방치밀도, 영상 소견, 분자 아형, 병기 등에 따라 결과에 차이가 있는지 확인했다.

연구 결과, 종괴와 미세석회가 혼재된 소견과 같이 영상의학과 전문의가 악성일 가능성이 크다고 판단한 병변에서 인공지능 판독 보조프로그램 또한 높은 위험도를 나타냈다.

병리적으로는 침윤암, 높은 병기의 암에서도 높은 위험도를 보였다. 반면, 크기가 1cm 미만으로 작거나 치밀유방으로 인해 유방촬영술상 위치가 구별되지 않는 약 19%의 암은 프로그램을 통해 검출되지 않았다.

이번 연구를 통해 인공지능 판독 보조프로그램에서 제시하는 위험도는 실제 영상의학과 전문의가 판독하는 유방암 위험도와 유사하게 증가하는 추세를 보이며, 침윤도 및 병기 측면에서 위험도 점수가 높을수록 예후가 나쁠 가능성이 크다는 사실을 확인했다.

다만, 연구팀은 영상의학과 전문의와 인공지능 판독 보조프로그램 모두 치밀유방에서 가려질 수 있는 작은 유방암에 대해서는 진단율이 떨어지므로, 보조적인 초음파 검진이 도움 될 수 있을 것이라는 의견을 제시했다.

이시은 교수는 “연구를 통해 유방암 판독 시 인공지능 프로그램을 보조적으로 활용하는 것의 효용성을 확인함과 동시에 진단율이 떨어지는 일부 병변에 대해서는 추가적인 초음파 검진이 유용할 수 있음을 알 수 있었다”며 “앞으로 인공지능 판독 보조프로그램을 판독 및 진료에 더욱 효과적으로 활용할 수 있는 방법에 대해 지속해서 연구할 계획이다”라고 밝혔다.

이번 연구결과는 ‘European Radiology, (IF 7.034)’에 게재됐다.