국내 의료진이 유방암 위양성 진단을 대폭적으로 줄이는 초음파 검사 진단모델을 개발해 주목된다.

서울대병원(원장 김연수)은 27일 "영상의학과 장정민, 김수연 교수팀은 초음파 검사를 통해 정확하게 유방병변을 감별할 수 있는 진단모델을 개발했다"고 밝혔다.

연구팀은 인공지능을 활용한 컴퓨터 보조진단 소프트웨어를 활용했다.

이 소프트웨어는 다양한 유방 종양의 초음파에서 보이는 형태학적 데이터를 이용해 학습시킨 프로그램으로 삼성메디슨에서 연구용으로 제공했다.

진단모델 개발에는 세브란스병원과 삼성서울병원을 방문한 299명의 데이터를 활용했고, 검증은 서울대병원을 방문한 164명의 데이터를 통해 진행됐다.

연구팀은 해당 소프트웨어에서 추출한 정량적 지표에 영상의학과 의사의 유방 영상판독 및 데이터 체계(BI-RADS) 최종 평가, 환자 나이 정보를 통합했다.

검증 결과, 개발한 진단모델 위양성률은 약 45%(69/155)로 기존 97%(151/155)보다 약 52% 감소했다.

위양성률이 높다는 것은 실제 음성이나 양성으로 진단되는 경우가 많다는 의미다.

또한 조직 검사율 감소 효과도 보였다.

조직검사는 진찰이나 영상학적 검사에서 의심스러운 병변이 발견되는 경우 시행된다.

기존 유방영상판독 및 데이터 체계를 통해 조직검사가 필요하다고 판단된 병변은 약 98%(160/164)였으나, 진단모델을 이용하면 48%(78/164)로 약 50% 줄었다.

장정민 교수는 "영상의학 분야에서 인공지능을 전문가 판단에 부가적이며, 객관적 의견을 제공해 줌으로써 진단의 효율과 정확성을 높일 수 있다"면서 "미래 딥 러닝 기반 소프트웨어를 임상에 적용해 검진 유방 초음파 위양성률을 줄이는데 기여할 것으로 기대된다"고 말했다.

이번 연구는 서울대병원, 세브란스병원(김은경, 윤정현 교수), 삼성서울병원(한부경, 최지수 교수)이 참여했으며 대한유방영상의학회와 대한유방검진의학회 다기관 연구지원으로 이뤄졌다.

연구의 우수성을 인정받아 국제학술지 '사이언티픽 리포트' (Scientific Reports) 최신호에 게재됐다.