구글이 유방암 영상 진단에 대해 AI 시스템이 인간 전문가보다 높은 정밀도로 암성 조직 전조를 감지할 수 있었다는 조사 결과를 발표했다. 구글은 지난 2018년 전이성 유방암을 99% 확률로 발견하는 AI 도구를 개발해 계속 연구를 이어오고 있다.
이번 연구는 알파벳 산하 딥마인드가 임페리얼칼리지런던 암센터(Cancer Research UK Imperial Centre), 노스웨스턴대학, 로열샐리카운티병원과 협력해 AI가 방사선을 지원하고 유방암 징후를 더 정확하게 발견할 수 있는지를 확인한 것이다.
유방암은 전 세계 여성에게 영향을 미칠 수 있는 질병이다. 영국에선 매년 5만 5,000명 이상이 유방암으로 진단되고 있으며 미국에선 여성 중 8분의 1이 발병한다는 보고가 있다. 이 질병은 조기 발견해 조기 치료를 하면 완치 가능성이 높지만 다른 한편으론 정확하게 감지해 진단하는 게 곤란하다는 문제가 있다.
유방암 검사 방법으로는 유방 엑스선 촬영을 하는 맘모그래피가 보통이다. 하지만 엑스선 사진을 읽는 건 전문가조차도 어렵다. 위양성과 위음성을 가져올 수 있고 탐지와 치료 지연, 환자에게 불필요한 스트레스, 방사선 작업 부하 같은 문제가 있을 수 있다.
이번에 발표한 AI 시스템은 영국에선 7만 6,000명 이상, 미국에선 1만 5,000명 이상 여성 중 익명화한 유방 엑스선 사진으로 학습시키고 영국 2만 5,000명 이상, 미국 3,000명 이상 비식별 가공 데이터 세트를 대상으로 평가 테스트한 것이다.
물론 원래 학습 데이터는 인간 의사가 참조할 수 있도록 환자 병력 등을 함께 담았던 것이다. 하지만 이런 제약 속에서도 AI 시스템은 인간 전문가보다 위양성 판정 내용은 미국에서 5.7%, 영국에선 1.2% 낮았다. 위음성 내용은 미국에선 9.4%, 영국에선 2.7% 감소했다고 한다. 잘못된 양성 판정은 불필요한 치료나 수술 위험을 높이고 반대로 음성 판정 실수는 처리 지연과 직결되기 때문에 충분히 의미 있는 수치라고 할 수 있다.
AI 판정 정확도 향상과 속도는 환자 대기시간과 오진에 의한 스트레스를 줄이고 의사의 적절한 조치와 치료를 가능하게 해주는 것이다. 하지만 정밀도 향상과 의료 현장에 침투하려면 지속적인 긍정적 임상 연구, 규제 당국 승인이 필요하다. 건강 정보 빅데이터 수집은 개인 정보 보호 측면도 있는 만큼 신중하게 일을 수행할 필요가 있다. 관련 내용은 이곳에서 확인할 수 있다.