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인공지능이 암세포 발견의 성공률을 높일 수 있는 것으로 나타나

AI can increase success rates for cancer detection, says report

일본의 연구진들이 인공지능을 활용해 암세포와 암세포를 내포한 종양 사진 약 3만장을 이용하여 조기 암세포 발견이 가능하도록 훈련을 진행하고 있는 것으로 알려졌다. 이에 인공지능의 활용 실태에 대해 조사해보고자 한다.

일본 Showa University의 Yuichi Mori 박사가 이끄는 연구팀은 종양이 악성으로 번지기 이전에 대장암을 성공적으로 발견하기 위해 인공지능을 사용해왔다고 한다. 해당 연구에 대한 결과는 유럽연합 소화기과 컨퍼런스에서 발표되었는데, 이 연구팀은 인공지능이 접목된 툴을 사용해 약 500배 이상 대장 내 용종(폴립)을 확대시켜 기타 흥미로운 세부 정보나 변형체들을 확인하는 방식을 택했다.

상기 단계가 완료되면 인공지능이 접목된 툴은 변형체들을 약 3만개의 암세포 데이터베이스들과 비교하는 작업을 진행하게 되는데, 전문가들이 사진을 활용해 기기학습 프로그램에 접목시키는 방식으로 약 1초 이내에 진단이 가능한 정도로 툴의 능력을 확장시킨 것으로 나타났다. 전반적으로 약 86%의 정확도를 기록하고 있으며, 환자들 다수가 이미 진단 판정을 받은 것을 고려해볼 때 매우 인상적인 수치라 볼 수 있는 결과다.

정확도 관련 수치를 살펴보면 인공지능 프로그램이 약 306개의 용종을 조사한 결과, 민감도는 94%, 특이성은 79%, 양성 및 음성 판정은 약 79%와 93%를 기록한 것으로 나타났다.

Mori 박사에 의하면 이번 연구결과에 따라 암 환자들의 생존률이 높아질 것으로 기대하고 있으며, 빠른 시일 내 해당 기술이 도입되기를 희망하고 있다고 밝혔다. 특히 임상적용에 적합하다고 판단하고 있는 바, 진단시스템에 대한 규제 관련 승인을 얼마나 빠르게 얻느냐가 기술 도입에 관건이 될 것으로 보인다.
[참고: http://www.telegraph.co.uk/news/2017/10/29/robots-could-help-detect-cancer-less-second-trials-suggest]

이처럼 인공지능과 가상현실 기술을 활용해 암에 대한 이해와 치료 능력을 높이기 위한 각계의 시도가 이루어지고 있는 만큼, 발빠른 규제 완화와 실제 시험적용을 통해 보다 많은 혜택이 암 환자들에게 돌아갈 수 있게 될 날이 머지않아 도래할 것으로 예상해볼 수 있다.

 
관련연구자: Yuichi Mori

관련기관: Showa University

본문키워드(한글): 인공지능, 암 발견, 사진 스캔, 변형체 분석

본문키워드(영문): AI, cancer detection, photo scanning, variation analysis

국가: 일본

원문출판일: 2017-10-30

출처: https://www.computing.co.uk/ctg/news/3020054/ai-can-increase-cancer-detection-says-report