인공지능(AI) 전문기업 셀바스 AI와 강남세브란스병원 소화기내과 연구팀이 조기 위암 진단·예측에 대한 의료영상 활용 방안을 주제로 공동 작업한 논문이 국제저널 Journal of Clinical Medicine(JCM)에 게재됐다.

10일 셀바스 AI에 따르면‘A Lesion-Based Convolutional Neural Network Improves Endoscopic Detection and Depth Prediction of Early Gastric Cancer’를 제목으로 한 해당 논문은 AI 기술을 사용해 위내시경 영상에서 조기 위암으로 의심되는 영역을 찾고 종양의 침범 깊이를 예측하는 연구를 통해 위암 진단 보조 기술로서 AI 기술을 응용할 수 있는 새로운 방법론을 제시한 것으로 평가받는다.

조기 위암은 암이 위벽을 통해 내려간 깊이, 즉 종양의 침범 깊이가 치료 방법을 결정하는 중요한 요소다.

하지만 기존 내시경 검사로는 종양 깊이를 측정하는데 어려움이 있어 검사자는 대체로 종양의 총 개수 및 기존 경험에 의존해 판단할 수밖에 없는 한계점이 있었다.

조기 위암 탐지 및 종양 깊이 예측에 최적화된 모델 개발에 목표를 둔 이번 연구는 Visual Geometry Group(VGG)-16 모델을 적용해 기존 내시경 검사 사진들을 ‘조기 위암’ ‘조기 위암 아님’으로 분류하는 것은 물론 질병 분류와 위치에 대한 오류 측정을 통해 손실함수를 보정함으로써 조기 위암 탐지, 종양 깊이 예측, 질병 분류 및 위치 오류 최소화 등 다양한 요인을 조사했다.

연구팀은 이를 위해 총 1만1539장의 내시경 사진들을 대상으로 실험했다.

이 결과 조기 위암 발견과 깊이 예측에 대한 ROC 곡선의 AUC(Areas Under Curve·곡선하면적) 값이 각각 0.981(적중률 98.1%)과 0.851(적중률 85.1%)로 측정되며 이전보다 조기 위암 예측 수치가 더욱 향상된 것으로 나타났다.

연구팀에 따르면 조기 위암 진단 관련 AI 기술에는 병변 기반 모델이 가장 적합한 트레이닝 방식이라는 점을 증명했으며, 상대적으로 낮은 AI 정확도를 보였던 미분화조직형 위암에 대해서는 추가적인 개선과 검증이 필요한 것으로 나타났다.

연구를 진행한 김지현 강남세브란스병원 교수는 “조기 위암은 종양의 침범 깊이에 따라 수술 없이 내시경 절제술만으로도 완치가 가능하다”며 “새로 개발된 AI 모델 예측 정확도라면 조기 위암 진단·치료 방침 결정에 도움이 될 것”이라고 말했다.

셀바스 AI는 “종양의 침범 깊이 예측 등 위암 진단 보조 기술로 AI 기술을 응용하는 새로운 방법론을 제시해 세계적인 논문에 게재된 것을 뜻 깊게 생각한다”며 “AI 기술로 의료기술 발전에 앞장서는 대표기업이 되겠다”고 밝혔다.