오늘의 건강 = 최근 국내 연구진이 인공지능(AI)을 활용해 간암 환자별로 치료법을 제안하고 높은 확률로 생존율을 예측해주는 시스템을 개발했다. 병의 진단 위주로 활용됐던 AI가 치료 분야까지 확장된 사례다.
한국의 간암 사망률은 OECD 국가 중 1위다. 국내에서 암으로 사망한 사례 중 간암이 12.2%를 차지한다. 간암 환자는 대부분 간염 바이러스에 의한 간질환이나 간경변증을 갖고 있다. 또한 종양의 위치나 크기, 전이 여부뿐 아니라 남은 간 기능 등 고려할 요소가 많고 치료 방법이 다양해 치료 방향을 결정하기가 어렵다.
의료진은 이러한 요소를 종합적으로 살펴 △수술 △고주파 열 치료 △방사선 치료 △항암 치료 등 환자에게 가장 적절한 치료를 선택한다. 다만 치료 방향 설정과 생존율 예측이 매우 어려운 실정이다.
이에 서울아산병원 소화기내과 김강모·융합의학과 김남국 교수 연구팀은 △서울아산병원 △고대구로병원 △분당서울대병원 등 국내 9개 기관에서 2010~2012년 간암을 진단받고 다양한 치료를 받은 환자 2685명의 데이터를 확보했다. 이후 환자들의 △기본 임상정보 △암 진단 후 처음 받은 치료의 종류 △치료 이후의 생존 데이터를 수집해 병원 별로 나누어 인공지능에 학습시켰다.
그 결과, ‘치료 예측 정확도’는 서울아산병원 내부 및 외부 데이터셋에서 각각 87.27% 및 86.06%를 기록했다. 생존 예측 정확도 역시 91.89%와 86.48%로 높은 진단 성능을 보였다.
특히 이번 연구에선 각 병원 기관의 특성을 바탕으로 같은 환자에게 다른 치료법을 권장하기도 했다. 이때 치료법별 생존율을 다르게 예측하는 특성을 보였다. 이에 실물과 똑같은 상황을 가상모델로 구현하고 여러 상황을 시뮬레이션 할 수 있는 ‘디지털 트윈’으로 사용될 가능성을 확인했다.
김남국 교수는 “이번 연구는 진단 분야에만 적용되는 인공지능을 치료영역으로 확장할 수 있음을 증명했다”며 “치료 방향 설정이 어려운 간암환자에서 병원별 특성을 고려한 데이터 기반 임상 의사결정 시스템이 가능해졌다는 것에 의의가 있다”고 말했다.
이번 연구 결과는 국제 과학 학술지 《네이처 파트너 저널 디지털 메디신(npj Digital Medicine)》 온라인에 최근 게재됐다.