딥러닝 기반 인공지능(AI)이 신장암의 조직학적 분류 예측에 유용한 것으로 나타났다.

　분당서울대병원 영상의학과 황성일·이학종 교수 연구팀은 조영제 주입 전후의 CT 영상정보와 딥러닝 기반 프로그램을 활용해 신장암의 발생 형태에 따른 진단 정확도를 분석한 결과, 이 같이 확인됐다고 22일 밝혔다.

　연구팀은 수술 후 조직검사를 통해 신세포암으로 진단받은 169명의 환자에 대한 CT 검사결과를 토대로 조영제 주입 전, 조영제 주입 후 1분, 조영제 주입 후 5분 등 총 3개의 영상정보를 하나의 이미지로 정합했다.

　이어 해당 이미지를 딥러닝 네트워크 구글넷(GoogLeNet)을 변형한 소프트웨어에 적용해 어떤 형태의 암으로 진단하는지 확인했다. 또 최종적인 조직검사 결과와 얼마나 차이가 있는지도 비교했다.

　그 결과, 평균 정확도는 85%, 민감도는 64~98%, 특이도는 83~93%로 각각 나타났다.
　민감도는 실제로 질병이 있을 때 질병이 있다고 진단할 확률을 의미하며, 특이도는 실제로 질병이 없을 때 질병이 없다고 진단할 확률이다.

　연구팀은 해당 프로그램을 임상진료에 적용하고 활용도를 높인다면 신장암 뿐만 아니라 다른 고형암의 진단 및 치료에도 많은 도움을 줄 수 있을 것이라고 전망했다.

　황성일 교수는 "조영제 주입 전후 다양한 시기의 CT 영상을 조합해 딥러닝 프로그램을 이용하다보니 기존의 진단 정확도 보다 높아졌음을 확인할 수 있었다"며 "신장암 수술 전 환자의 예후를 미리 예측할 수 있고, 또 그에 맞는 치료방침을 정하는 데에 많은 도움이 될 것"이라고 했다.

　연구 결과는 국제 학술지 'Journal of Digital Imaging' 최신호에 실렸다.

 

/성남=이동희 기자 dhl@incheonilbo.com
　
　

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