스웨덴 10만 명 연구… “검진의 질을 실질적으로 끌어올려”

 

인공지능(AI)을 활용한 유방촬영 판독이 공격적인 유방암의 발병 위험을 유의미하게 낮춘다는 대규모 연구 결과가 나왔다.

 

스웨덴 여성 10만 명 이상을 대상으로 진행된 연구에 따르면, AI 지원 유방촬영 판독을 도입한 그룹에서 정기 검진 사이에 발생하는 ‘간격암(interval cancer)’ 발생률이 12% 감소한 것으로 나타났다. 해당 연구는 목요일 의학 저널 *란셋(The Lancet)*에 게재됐다.

 

간격암, 발견 어렵고 예후 나쁜 공격적 암

유방촬영술은 유방암을 조기에 발견해 치료 성과를 높이기 위한 핵심 검진 수단이다. 그러나 일부 침습성 유방암은 영상에서 뚜렷하게 드러나지 않거나, 정기 검진 사이에 빠르게 진행돼 발견되는 경우가 있다. 이처럼 검진과 검진 사이에 진단되는 암을 ‘간격암’이라 부르며, 일반적으로 더 공격적이고 예후가 나쁜 것으로 알려져 있다.

 

이번 연구는 AI가 이러한 한계를 보완할 수 있는지를 검증하는 데 초점을 맞췄다.

 

AI 보조 판독 vs 기존 이중 판독

연구에는 10만 명 이상의 여성이 참여했다. 이 중 절반은 영상의학과 전문의가 AI의 도움을 받아 판독을 받았고, 나머지 절반은 유럽 다수 국가에서 표준으로 시행되는 전문의 2명이 각각 판독하는 이중 판독 방식을 적용받았다.

 

캐나다의 경우 대부분 한 명의 방사선 전문의가 유방촬영을 판독하고 있어, AI 기반 판독은 아직 널리 도입되지 않은 상태다.

 

연구 결과, AI를 활용한 그룹에서 간격암 발생 건수는 82건, 기존 판독 그룹에서는 93건으로 나타나 11건(12%) 감소했다.

 

연구의 주 저자인 스웨덴 린네대학교(Linnaeus University) 진단방사선학 부교수이자 유방 방사선 전문의인 크리스티나 랑(Christina Lang) 박사는 “이 정도 규모의 감소는 매우 고무적인 결과”라며 “검진의 전반적인 질을 실질적으로 개선할 수 있음을 보여준다”고 평가했다.

 

검진 효율도 개선

2년간의 연구 기간 동안 AI는 유방촬영 영상을 저위험군과 고위험군으로 분류했다.

-저위험군 영상은 방사선 전문의 1명만 판독

-고위험군 영상은 2명이 판독

 

이를 통해 인력 부담을 줄이면서도 위험 신호를 놓치지 않는 구조를 구현했다.

 

캐나다 전문가들 “의료비 절감 효과도 크다”

이번 연구에는 참여하지 않았지만, 오타와 병원 유방 영상 책임자이자 오타와대학교 영상의학과 교수인 진 실리(Jean Seely) 박사는 AI 기반 유방촬영의 가치가 분명하다고 평가했다.

 

실리 박사는 “간격암은 보통 3기 암으로 발견되며, 환자 1인당 치료비가 10만~20만 달러 이상 소요된다”며 “AI는 생명을 구하는 동시에 공공 의료 비용을 절감할 수 있는 기술”이라고 말했다.

Dr. Jean Seely, a professor of radiology at the University of Ottawa and the head of breast imaging at Ottawa Hospital, says AI-assisted mammography can save lives and public health dollars. (CBC News)

 

그녀는 연구 기금을 통해 이미 AI 판독 소프트웨어를 도입했다며, “두 번 판독하는 것과 같은 효과가 있어 집중력 유지에도 도움이 된다”고 덧붙였다.

 

“AI 도입, 더 이상 미룰 문제 아니다”

몬트리올 유대인 종합병원에서 근무하는 종양 전문의 제럴드 바티스트(Gérald Batist) 박사 역시 AI 기반 유방촬영술의 필요성을 강조했다.

 

그는 “AI가 육안으로는 놓칠 수 있는 신호를 포착한다는 점은 이미 여러 연구로 입증됐다”며 “이제는 AI 솔루션에 본격적으로 투자해야 할 시점”이라고 말했다.

 

바티스트 박사는 보건 정책 결정자들에게 “의료 행정의 속도가 아니라 암의 진행 속도에 맞춰 움직여야 한다”고 촉구했다.

 

한계와 향후 과제

연구진은 이번 연구가 스웨덴 단일 센터에서만 진행됐고, 참가자의 인종·민족 데이터가 포함되지 않았다는 점을 한계로 지적했다. 또한 AI 기반 검진이 사망률 감소로 이어지는지 여부는 장기 추적 연구가 필요하다고 밝혔다.

 

다음 단계로 연구진은 AI 기반 유방암 검진의 비용 효율성을 평가할 계획이다.

 

 

*CbC의 글을 번역,편집한 것입니다.