췌장암은 모든 암 중 5년 생존율이 가장 낮은 암 중 하나다. 진단이 늦게 이뤄지는 경우가 많기 때문이다. 인공지능(AI)이 이런 상황을 바꿀 수 있을까?
미국 하버드대 의대와 덴마크 코펜하겐대 연구진의 공동 연구에 따르면 AI가 환자의 건강 데이터를 분석할 경우 췌장암에 걸릴 위험을 조기 진단하는 것이 어느 정도 가능한 것으로 나타났다. 이 분석에서 AI 도구는 의료 기록을 검토하여 췌장암 위험이 높은 사람들을 찾아내는 데 성공했으며, 진단을 받기 최대 3년 전에 발병 위험이 높음을 예측해냈다고 밝혔다.
연구진은 머신 러닝 모델을 사용해 환자의 의료기록과 증상을 분석해 췌장암 위험이 높은 사람을 찾아내도록 학습시켰다. 그리고 1977년~2020년 덴마크 환자 620만 명과 미국 재향군인회 300만 명의 건강 데이터를 AI에게 분석하게 했다. 그 중에 덴마크 데이터에선 2만 3985명, 미국 재향군인회 데이터에선 3846명이 실제 췌장암 진단을 받았다.
고위험 예측과 관련된 증상 중 일부는 전통적으로 췌장암과 관련이 없는 증상이었다. 담석, 제2형 당뇨병, 빈혈, 구토 및 복통과 같은 위장관 증상은 모두 진단 3년 전부터 높은 위험 점수와 관련이 있었다.
연구진은 이를 실제 현실에 적용할 경우 고위험군으로 분류한 1000명 당 약 320명가량이 췌장암으로 발전할 수 있다고 밝혔다. 연구진은 이 도구가 고위험군 환자를 대상으로 감시를 수행함으로써 검진 비용을 더 저렴하게 만들 수 있다고 설명했다.
현재 미국 예방 서비스 태스크포스(U.S. Preventive Services Task Force)는 증상이 없는 개인에게 췌장암 선별 검사를 권장하지 않는다. 그러나 고위험 환자의 선별검사는 장기 생존 확률을 더 높여줄 수 있을 것이다.
연구책임자인 하버드대 의대 크리스 샌더 교수(컴퓨터 생물학)는 “AI 도구는 추가 검사를 통해 가장 큰 혜택을 받을 수 있는 췌장암 고위험군에 초점을 맞춤으로써 임상의료진의 결정을 개선하는 데 큰 도움이 될 수 있다”고 밝혔다. 그는 이런 AI 검사를 대규모로 적용하게 되면 수명을 연장하고 치료 결과를 개선할 수 있을 것이라고 덧붙였다.
해당 논문은 다음 링크(https://www.nature.com/articles/s41591-023-02332-5)에서 확인할 수 있다.
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