중국 연구진, 딥러닝에 식도 내시경 이미지 19만 건 학습시켜
민감도·특이도 모두 높아… 정확도 98.2%
식도암은 초기에 특별한 증상이 없어 ‘소리 없는 암’이라 불린다. 음식을 삼키기 힘들거나 식도 통증이 나타나는 때는 이미 암이 상당히 커진 상태로, 진단 이후에도 예후가 좋지 못하다. 암 가운데 일곱 번째로 많이 발생하지만, 진단이 쉽지 않은 탓에 식도암의 5년 생존율은 40%대에 머물고 있다.
중국 저장성 타이저우 병원과 우한대 인민병원, 원링 제1인민병원 연구진은 식도암을 조기에 발견할 수 있는 인공지능(AI) 시스템을 개발했다. 일반적인 내시경 검사와 함께 사용하면 고위험 병변을 탐지할 확률이 2배 이상 높다.
현재 식도암은 내시경 검사를 통해 종양이나 암이 발생하기 전에 나타나는 ‘전구 병변’을 살펴 진단한다. 하지만 전체 식도암의 95%를 차지하는 ‘편평세포암’은 병변을 확인하기 쉽지 않다. 식도 점막의 평평하고 얇은 세포에서 발생하기 때문이다. 내시경으로 식도암을 진단하려면 긴 시간 관찰이 필요할 수밖에 없다.
연구진은 의사의 식도암 진단을 돕는 딥러닝 시스템을 개발했다. 딥러닝은 인간의 뇌와 비슷한 인공신경망 알고리즘에 데이터를 학습시켜 패턴을 파악하게 만드는 기술이다. 연구진은 중국 병원에서 수집한 19만 개 이상의 식도 이미지 데이터를 사용해 고위험 식도 병변을 식별하는 딥러닝 시스템 ‘ENDOANGEL-ELD’를 구축했다.
임상 시험은 2021년 4월부터 1년 동안 내시경 검사를 받은 3117명의 50세 환자를 대상으로 진행됐다. 시험 대상의 반인 1561명은 내시경 검사만, 나머지 1556명은 내시경 검사와 딥러닝 시스템을 동시에 사용했다. 내시경 검사만 하는 경우는 고위험 식도 병변의 탐지율이 1561명 중 14명으로 0.9%였다. 내시경과 딥러닝을 모두 사용한 경우는 탐지율이 1556명 중 28명, 1.8%로 2배 정도 높아졌다.
연구진이 개발한 딥러닝 시스템이 실제 병변을 가진 사람을 양성으로 판단하는 ‘민감도’는 89.7%였다. 실제 음성을 잘 판별하는지를 의미하는 ‘특이도’는 98.5%로 나타났다. 민감도와 특이도가 모두 높으면 정확한 진단 검사라고 본다. 딥러닝을 접목한 내시경 검사의 정확도는 98.2%에 달했다.
연구진은 “이번 진단법으로 식도암의 조기 진단은 물론 조기 치료도 가능하게 할 수 있을 것으로 예상한다”며 “다만 연구 대상 환자가 50세 이상이라, 젊은 환자를 대상으로 한 추가 검증이 필요하다”고 강조했다.
이번 연구 결과는 국제 학술지 ‘사이언스 중개의학(Science Translational Medicine)’에 18일 공개됐다.
참고 자료
Science Translational Medicine(2024), DOI: https://doi.org/10.1126/scitranslmed.adk5395
민감도·특이도 모두 높아… 정확도 98.2%
중국 저장성 타이저우 병원과 우한대 인민병원, 원링 제1인민병원 연구진은 식도암을 조기에 발견할 수 있는 인공지능(AI) 시스템을 개발했다./사이언스 중개의학
식도암은 초기에 특별한 증상이 없어 ‘소리 없는 암’이라 불린다. 음식을 삼키기 힘들거나 식도 통증이 나타나는 때는 이미 암이 상당히 커진 상태로, 진단 이후에도 예후가 좋지 못하다. 암 가운데 일곱 번째로 많이 발생하지만, 진단이 쉽지 않은 탓에 식도암의 5년 생존율은 40%대에 머물고 있다.
중국 저장성 타이저우 병원과 우한대 인민병원, 원링 제1인민병원 연구진은 식도암을 조기에 발견할 수 있는 인공지능(AI) 시스템을 개발했다. 일반적인 내시경 검사와 함께 사용하면 고위험 병변을 탐지할 확률이 2배 이상 높다.
현재 식도암은 내시경 검사를 통해 종양이나 암이 발생하기 전에 나타나는 ‘전구 병변’을 살펴 진단한다. 하지만 전체 식도암의 95%를 차지하는 ‘편평세포암’은 병변을 확인하기 쉽지 않다. 식도 점막의 평평하고 얇은 세포에서 발생하기 때문이다. 내시경으로 식도암을 진단하려면 긴 시간 관찰이 필요할 수밖에 없다.
연구진은 의사의 식도암 진단을 돕는 딥러닝 시스템을 개발했다. 딥러닝은 인간의 뇌와 비슷한 인공신경망 알고리즘에 데이터를 학습시켜 패턴을 파악하게 만드는 기술이다. 연구진은 중국 병원에서 수집한 19만 개 이상의 식도 이미지 데이터를 사용해 고위험 식도 병변을 식별하는 딥러닝 시스템 ‘ENDOANGEL-ELD’를 구축했다.
임상 시험은 2021년 4월부터 1년 동안 내시경 검사를 받은 3117명의 50세 환자를 대상으로 진행됐다. 시험 대상의 반인 1561명은 내시경 검사만, 나머지 1556명은 내시경 검사와 딥러닝 시스템을 동시에 사용했다. 내시경 검사만 하는 경우는 고위험 식도 병변의 탐지율이 1561명 중 14명으로 0.9%였다. 내시경과 딥러닝을 모두 사용한 경우는 탐지율이 1556명 중 28명, 1.8%로 2배 정도 높아졌다.
연구진이 개발한 딥러닝 시스템이 실제 병변을 가진 사람을 양성으로 판단하는 ‘민감도’는 89.7%였다. 실제 음성을 잘 판별하는지를 의미하는 ‘특이도’는 98.5%로 나타났다. 민감도와 특이도가 모두 높으면 정확한 진단 검사라고 본다. 딥러닝을 접목한 내시경 검사의 정확도는 98.2%에 달했다.
연구진은 “이번 진단법으로 식도암의 조기 진단은 물론 조기 치료도 가능하게 할 수 있을 것으로 예상한다”며 “다만 연구 대상 환자가 50세 이상이라, 젊은 환자를 대상으로 한 추가 검증이 필요하다”고 강조했다.
이번 연구 결과는 국제 학술지 ‘사이언스 중개의학(Science Translational Medicine)’에 18일 공개됐다.
참고 자료
Science Translational Medicine(2024), DOI: https://doi.org/10.1126/scitranslmed.adk5395