인공지능(AI)을 접목한 기술이 실제 임상에서 활용되면서, 특히 ‘종양’의 진단, 치료, 약물 스크리닝 등 다양한 부분에서 보다 효율적인 개선책을 보여주는 것으로 나타났다.

울산대학교 의과대학 김남국 교수는 15일 소공동 롯데호텔 글랜드볼룸에서 열린 AACR-KCA 조인트 워크숍에서 임상에서 사용되는 AI기술에 대해 발표했다.

김 교수는 “딥 러닝, 클라우드 등을 이용한 인공지능 기술은 임상에서 영상해석능력, 정확성을 증가시키고 가상 프로그램으로 진단 영역의 폭을 넓혔다”며 “이는 진단 및 치료 자체가 복잡한 종양 부분에서 가장 효과적으로 적용된다”고 말했다.

그에 따르면 대표적으로 이미지 분석에서 적용되는 기술은 생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Networks, GANs)으로, 2개의 인공 신경망을 이용해 진짜 같은 가짜를 만들어내는 기술이다. 이는 주로 인공화폐, 모사 그림 등에 이용한다.

이런 생성적 적대 신경망을 이용하면 CT, X-RAY와 같은 영상 자료의 해상도, 손상정도를 실시간 보정해 진단의 정확성을 높이고 비정상과 정상 자료를 학습시켜 빠르게 분류시킬 수 있다.

또한 빅데이터를 이용해 의사의 개입이나 상호작용 없이도 인공지능 스스로 진단할 수 있는 소프트웨어도 있다. 현재 개발된 분야는 폐기종, 기도, 혈관, 호흡, 공기 정체 여부로 한 번의 촬영에 단 10내로 자동화 분석이 가능하다. 

자체적으로 인체의 고유 파장을 측정하는 라디오믹스(radiomics)는 가슴 CT 촬영으로 1,095가지 경우를 주입시킨 후 생존율을 측정했을 때, 실제 의사가 판단한 결과와 비교해 85% 이상 정확도를 보였다. 

AI 기반 임상의사결정지원솔루션(CDSS)도 의료계에서 가능성을 높이 평가받는 분야라고 김 교수는 설명했다.

특히 CDSS는 환자의 정확한 건강정보로 치료방법을 선택했을 때, 생존율을 파악해 의료 과오를 최소화한다. 간염 환자를 대상으로 무작위 포레스트 모형 생존율 분석 결과, 6개의 사례 중 4건이 정확도 90% 이상, 2건이 70%이상으로 파악됐다.

최근엔 신경종양의 약물 반응을 파악하기 위한 MRI조영 분석 평가 연구와, 상부위장관 종양의 내시경을 이용한 결함 AI 분석 연구 등 인공지능은 다양한 종양에서 활발하게 이용되고 있다. 

김남국 교수는 “AI 분야는 더 이상 인공(artificial)이 아닌 증강된(augmented) 지능이라고 볼 수 있다”며 “지금은 시작단계지만 차후 정밀 의료, 의료정보 기록, 치료 계획 작성부터 임상에 필요한 약물 스크르닝까지 헬스케어 분야에서 가장 큰 핵심으로 자리잡을 것이다”고 강조했다.