수술 후에 나타날 수 있는 부작용과 합병증까지 예측해 미리 대비할 수 있도록 하는 의료 인공지능(AI)이 개발돼 학계의 관심을 받고 있다.

특히 이에 더해 향후 추가적으로 발생할 수 있는 질환까지 예측할 수 있도록 고도화가 진행중이라는 점에서 더욱 기대를 모으고 있다.

유럽유방암학회(EBCC)는 현지시각으로 20일 이탈리아 밀라노에서 3일간 진행되는 연례회의를 개막했다.

개막 첫날인 20일(현지시각)에는 유방암 수술 후 나타날 수 있는 고질적인 부작용과 합병증을 예측하는 인공지능 모델이 공개돼 화제를 모았다.

현재 유방암은 절제술과 함께 방사선 요법이 표준 요법으로 진행되고 있다. 하지만 수술은 물론 방사선 요법을 진행할 경우 일정 확률로 부작용이 나타난다는 것이 걸림돌이 되고 있는 상황.

대표적인 부작용은 림프부종으로 팔이 고통스럽게 부어오르며 일상 생활에 큰 지장을 주며 일부 환자에게서는 방사선 조사로 인한 심장 손상이 나타나기도 한다.

이로 인해 의료계에서는 이같은 부작용을 최소화하며 유방암을 치료하기 위한 방법을 찾고 있다.

영국 레스터 의과대학 팀 라타이(Tim Rattay) 교수가 이끄는 다국가 연구진이 이러한 위험이 있는 환자를 찾아내기 위한 인공지능을 개발한 것도 이러한 이유 때문이다.

만약 부작용이 예상되는 환자를 선별할 수 있을 경우 사전 조치를 통해 이같은 부작용을 최소화하거나 다른 치료법을 고민할 수 있는 이유다.

이에 따라 연구진은 영국과 프랑스 등 유럽의 6개국에서 유방암 환자 6361명의 데이터를 수집해 인공지능에 기계학습을 진행했다.

목표는 방사선 치료 등을 진행한 후 3년안에 림프부종이 일어날 위험을 미리 예측하는 것이었다.

성능 분석에서 이 인공지능 모델은 유럽 3개국의 데이터 세트로 검증한 결과 평균 81.6%의 확률로 림프부종이 일어날 환자를 찾아냈다.

또한 평균 72.9%의 확률로 림프부종 등 부작용이 나타나지 않을 환자도 걸러냈다. 이를 통해 얻어진 곡선하면적은 0.73이었다. 73%의 정확도로 림프부종을 예측할 수 있다는 의미다.

이를 기반으로 연구진은 심장 손상과 같은 부작용 데이터를 더 학습시켜 림프부종과 심장 손상이라는 두개의 가장 큰 부작용을 걸러내는 인공지능을 고도화시킬 계획이다.

또한 프랑스와 네덜란드, 영국 등 3개국에서 전향적 임상시험을 진행해 2026년까지 실증을 마치고 상용화시킨다는 방침이다.

팀 라타이 교수는 "현재 최종 모델은 환자가 화학요법을 받았는지, 림프절 생검이 수행됐는지 등의 데이터까지 수집해 매우 높은 정확도를 기록했다"며 "데이터가 더 모인다면 유방암 치료의 가장 큰 난관이었던 림프부종과 심장 손장을 아주 쉽게 예측할 수 있을 것"이라고 설명했다.

이어 그는 "올해 말부터 3개국 유방암 환자를 대상으로 전향적 임상시험을 진행해 곧바로 임상 현장에 투입할 수 있도록 조치할 계획"이라고 밝혔다.