연구진이 개발한 AI는 350명의 유방암 환자 상대 임상시험에서 MRI 검사를 통해 유방암이 겨드랑이 부위에 있는 림프절로 전이됐는지 진단 결과를 검증했다. 그 결과 림프절 전이 사례를 95%의 정확도로 식별했으며 51%는 고통스러운 외과적 조직검사 없이 진단이 가능했다고 보고했다.
대부분의 유방암 사망은 암이 퍼져서 발생하며 일반적으로 림프절로 전이가 가장 먼저 발생한다.
연구책임자인 UT사우스웨스턴의 바삭 도건 교수(영상의학)는 림프절로 전이된 암을 발견하는 것은 “치료 결정을 내리는 데 매우 중요하지만, 기존의 영상 기술만으로는 이를 효과적으로 감지할 수 있는 민감도가 충분하지 않다”고 말했다.
MRI검사나 주사바늘을 통한 조직검사에서 양성 소견을 보이는 유방암 환자도 림프절로 전이된 상당수의 암세포를 놓칠 수 있다. 그래서 고통스러운 외과수술이 동반되는 림프절 조직검사를 받아야 하는 경우가 많다고 도건 교수는 설명했다.
연구진은 림프절에 암이 있는 것으로 알려진 새로 진단된 유방암 환자의 MRI를 토대로 기계 학습시킨 AI로 임상시험을 진행했다. 이렇게 개발된 AI는 MRI 또는 초음파 검사를 토대로 전이 여부를 판단하는 인간 의사보다 유방암의 림프절 전이를 훨씬 더 잘 식별해 냈다고 연구진은 보고했다.
도건 교수는 “외과적 조직검사는 암세포의 존재를 확인하는 양성 결과가 나올 확률은 낮은 반면 부작용과 위험이 있기 때문에 이런 AI 개발은 중요한 진전”이라고 밝혔다. 그는 “이 모델을 사용해 일상적인 MRI검사 중에 (림프절의 암세포를) 발견하는 능력을 개선하면 이러한 위험을 줄이는 동시에 임상결과를 향상시킬 수 있을 것”이라고 덧붙여 말했다
해당 논문은 다음 링크(https://pubs.rsna.org/doi/10.1148/rycan.230107)에서 확인할 수 있다.