한국 여성에게 흔한 ‘치밀 유방(고밀도 유방)’은 초음파 검사 시 병변을 정확히 판독하기 까다로운 영역으로 꼽힌다. 국내 연구진이 이러한 고밀도 유방 환경에서도 인공지능(AI)을 활용해 진단 효율성을 획기적으로 높일 수 있음을 세계 최초로 증명해냈다.
칠곡경북대학교병원 유방외과 연구팀(박호용·이지연·강병주·문준석 교수)은 의료 AI 기업 (주)빔웍스와 공동으로 수행한 ‘유방 밀도에 따른 실시간 AI 보조 초음파 시스템의 진단 성능 평가’ 연구가 국제 학술지 『Cancers(IF 4.4)』 2월호에 게재됐다고 19일 밝혔다.
연구팀은 2023년 한 해 동안 ‘BI-RADS 4(유방암 의심 단계)’로 분류된 유방 병변 110례를 대상으로 실시간 AI 유방초음파 시스템(CadAI-B®)의 성능을 평가했다. BI-RADS 4 단계는 암일 가능성이 있어 조직검사가 권고되지만 판독자에 따라 판단이 엇갈리기 쉬운 구역이다.
연구 결과 유방 밀도가 높을수록 AI의 진단 성능이 오히려 향상되는 경향을 보였다. 특히 AI를 적용했을 때 기존에 암 의심(단계 4)으로 분류되던 양성 병변의 수가 유의하게 감소했다. 이는 환자가 겪어야 할 불필요한 침습적 생체검사(조직검사)를 줄일 수 있는 가능성을 제시한 것이다.
이번 연구는 기존 AI 연구들이 단순히 암인지 아닌지만 따졌던 것과 달리 임상적으로 가장 판단이 어려운 ‘BI-RADS 4’ 병변만을 타겟으로 유방 밀도와의 상관관계를 분석한 최초의 연구 중 하나라는 점에서 학계의 주목을 받고 있다.
특히 고밀도 유방 비율이 높은 아시아 여성들에게 있어 AI 초음파가 의사의 의사결정을 돕는 강력한 보조 도구가 될 수 있음을 보여준다. 병변 해석의 일관성과 정확도를 높여 진단 효율성을 극대화할 수 있기 때문이다.
이번 성과는 칠곡경북대병원과 (주)빔웍스가 공동 운영하는 ‘실시간 임상 인공지능 혁신 연구소’를 통한 긴밀한 산학 협력의 결실이다.
연구에 참여한 강병주, 문준석 교수는 “이번 연구는 AI 유방초음파를 유방 밀도를 고려한 맞춤형 진단 도구로 발전시킬 수 있는 근거”라며 “향후 건강검진 및 진단 프로토콜을 개선하는 임상 가이드라인 수립에 기여할 것”이라고 설명했다.
이지연 교수는 “대규모 임상 데이터를 기반으로 한 이번 연구를 통해 고밀도 유방 환자에게 보다 안전하고 효율적인 진단 환경을 제공할 수 있게 돼 의미가 깊다”고 강조했다.
