간암은 종양의 위치나 크기, 전이 여부, 잔존 간의 기능 등 고려할 요소가 많고 치료 방법도 다양해 치료 방향 결정이 어려웠는데, 인공지능(AI)으로 간암 환자 별 치료 방법을 제안하고 생존율을 예측하는 임상 의사결정 지원 시스템이 국내 의료진에 의해 개발돼 관심이 집중된다.

한국의 간암 사망률은 OECD 가입국 중 1위다. 암으로 인한 전체 국내 사망원인 중 간암이 12.2%를 차지한다. 진단받은 환자의 대부분이 B형 혹은 C형 간염 바이러스에 의한 간질환을 앓고 있고 이 중 80% 이상이 간경변증이 있어 간암의 위치나 크기, 전이 여부뿐만 아니라 진단 당시의 잔존 간 기능이 치료 선택에 있어 큰 영향을 미친다. 

의료진은 이러한 요소를 종합적으로 고려해 수술, 색전술, 고주파열치료, 방사선치료, 항암치료 등 환자에게 가장 적절한 치료를 선택하지만, 간암은 병기 외에도 고려해야 할 요소들이 많고 치료 결정이 복잡해 치료 방향 설정과 생존율 예측이 매우 어려운 상황이다.

서울아산병원은 이 병원 소화기내과 김강모 교수, 융합의학과 김남국 교수 연구팀이 개별 간암 환자가 병원별로 어떤 치료를 받을 가능성이 높은지 예측하고 그 치료를 받은 이후의 생존율을 예측하는 임상 의사결정 지원 시스템(Clinical Decision Support System, CDSS)을 개발했다고 12일 밝혔다.

연구팀은 서울아산병원, 고대구로병원, 분당서울대병원, 삼성서울병원, 서울대병원, 서울성모병원, 세브란스병원, 인하대병원, 중앙대병원 등 국내 9개 기관에서 2010년 1월부터 2012년 12월까지 간세포암을 진단받고 다양한 치료를 받은 환자 2,685명의 기본 임상정보, 암 진단 후 처음 받은 치료의 종류, 치료 이후의 생존 데이터를 수집해 병원별로 나눠 인공지능을 학습시켰다.

연구 결과, 치료 예측 정확도는 서울아산병원 내부 및 외부 데이터셋에서 각각 87.27%, 86.06%였고, 생존 예측 정확도 역시 각각 91.89%, 86.48%로 높은 진단성능을 보였다.

특히 이번 연구에서는 각 기관의 특성을 바탕으로 동일한 환자에게 다른 치료방법을 권장하기도 하고 치료별 생존율을 다르게 예측하는 특성을 보여, 실물과 똑같은 상황을 가상모델로 구현하고 여러 상황을 시뮬레이션 할 수 있는 ‘디지털 트윈’으로 사용될 수 있는 가능성을 확인했다.

이 시스템이 각 기관별 데이터를 기반으로 최적의 치료법을 제안한다는 점에서 의료진의 간암 치료방향 결정에 도움이 될 수 있고, 진단 분야에 국한돼 있던 AI의 역할을 확장해 치료 방법 결정에 활용할 수 있다는 것도 증명됐다고 연구팀은 밝혔다.

김남국 교수는 “이번 연구는 진단 분야에만 적용되는 인공지능을 치료영역으로 확장할 수 있음을 증명한 것으로, 치료 방향 설정이 어려운 간암환자에서 병원별 특성을 고려한 데이터 기반 임상 의사결정 시스템이 가능해졌다는 것에 의의가 있다”고 말했다.

김강모 교수는 “간암은 내과, 외과, 방사선 종양학과, 영상의학과 등 여러 과가 긴밀하게 협력해서 치료방향을 선택하는 것이 중요하다. 최적의 치료방법 제안과 생존율을 예측한 이 프로그램이 각 병원 인프라와 연결되고 인허가 과정을 거친다면 실제 현장에서 참고할 수 있는 자료가 될 것”라고 밝혔다.