서울대병원운영 서울특별시보라매병원 갑상선센터 채영준, 박선원, 이가희 교수팀은 ZeroOne AI(대표 송준호)와의 공동연구에서 인공지능 신경망을 통해 갑상선 초음파 영상을 분석해 세침흡인검사를 예측한 결과를 발표했다.
인공지능 신경망을 통해 갑상선초음파영상을 양성과 음성으로 구분하는 모습 갑상선초음파는 갑상선암 진단에 기본적이고 필수적인 검사로 초음파 소견에서 악성이 의심되거나 크기가 2cm보다 큰 세침흡인검사를 시행하도록 권고하고 있다.
이에 따라 양성 가능성이 높은 결절에 대해서도 크기가 크면 세침흡인검사를 시행하기 때문에 이와 관련한 비용과 출혈, 통증 등 합병증 문제가 발생할 수 있다.
연구팀은 1358개의 갑상선초음파 영상을 인공지능 신경망을 통해 학습시켜 보라매병원과 일본 쿠마병원의 155개 결절을 테스트한 결과 인공지능이 양성으로 판정한 결절의 90%이상이 최종적으로 세침흡인검사나 수술에서 양성으로 나왔다고 밝혔다.
즉, 인공지능으로 갑상선초음파를 분석해 양성판정을 받은 결절에 대해 세침검사를 생략하고 추적관찰 할 수 있음을 확인한 셈이다.
채영준 교수 이에 대해 보라매병원 채영준 교수는 "인공지능 시대를 맞아 의료분야에서도 인공지능을 적극적으로 도입한다면 향후에는 진단의 정확도를 높이고 불필요한 시술을 줄일 수 있을 것"이라며 "의료기반 시설이 취약한 지역에서는 1차적 선별검사의 역할을 할 수 있을 것"이라고 전했다.
한편, 갑상선초음파영상 분석에 인공지능을 적용한 해당 연구 논문은 SCIE에 등재된 'Medicine' 최신호에 게재됐다.
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