[서울=뉴시스] 류난영 기자 = 간암 환자 수술 시 간섬유화나 간경변이 있을 경우 간 절제 범위를 조정하거나 수술 방법을 바꿔야 하기 때문에 사전에 간섬유화 정도를 파악하는 것이 매우 중요하다.

이런 가운데, 국내 연구진이 간암 환자의 수술 전략을 결정하는 핵심 정보인 간 섬유화 정도를 수술 중 실시간으로 정확히 예측하는 AI 기술 개발에 성공했다. AI의 정확도가 간암 수술을 1000건 이상 한 외과 의사보다 높다는 평가도 나왔다.

최규성·오남기 삼성서울병원 이식외과 교수, 유학제 AI연구센터 박사 연구팀은 2019년 12월부터 2022년 3월까지 삼성서울병원에서 간암으로 복강경 간절제술을 받은 103명 환자를 분석해 간섬유화 예측 AI를 개발했다고 12일 밝혔다.

기존에는 섬유화 정도를 평가하기 위해 수술 전 혈액검사나 CT(컴퓨터단층촬영)·MRI(자기공명영상)를 진행했으나 정확도가 제한적이었고 조직검사의 경우 침습적일 뿐 아니라 간 전체의 섬유화 정도를 파악하기에는 한계가 있었다.

결국 외과의가 수술 중 간 표면을 직접 관찰해 판단해왔으나 이 또한 주관적이고 경험에 따라 정확도가 달라지는 한계가 있었다.
 
연구팀은 103명 환자의 복강경 수술 중 촬영된 HD화질 영상을 분석했다.

이미지넷(ImageNet)으로 미리 학습된 딥러닝 모델을 간섬유화 진단에 맞게 재학습시켰다. 간 표면의 울퉁불퉁한 정도, 색상 변화, 윤곽의 불규칙성 등을 자동으로 인식하도록 했다.

그 결과 연구팀은 딥러닝 기반 AI 모델을 활용할 경우 92.7%의 정확도로 심한 간섬유화를 예측한다고 밝혔다. 외과의 80.8~84.4%나 혈액검사 68.0%보다 높은 정확도를 보였다.

연구팀은 외과의의 경우 간섬유화 있는 환자를 잘 찾아내는 민감도는 95% 이상으로 높지만, 환자 안전을 위해 보수적 판단이 반영돼 섬유화가 없는 정상 간을 구분하는 특이도는 61.1~67.8%로 상대적으로 낮았다고 밝혔다.

반면 AI모델은 민감도 91.8%와 특이도 91.0%를 기록하며 균형 잡힌 성능을 보였다고 말했다.

최규성 교수는 "이번 연구는 간섬유화 평가의 사각지대를 AI를 활용해 임상 가치를 확장한 성과"라며 "외과의의 풍부한 임상 경험에 AI를 더해 암 환자의 정밀 수술 전략 수립에 중요한 토대가 될 것으로 기대한다"고 말했다.

이번 연구 결과는 네이처 계열 과학 분야 국제 학술지 '사이언티픽 리포츠'(Scientific Reports) 최근호에 게재됐다.


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