인공지능 전문기업 셀바스 AI는 강남세브란스병원 소화기내과 연구팀과 조기 위암 진단 및 예측에 대한 의료 영상 활용 방안을 주제로 공동으로 작업한 논문이 국제저널 Journal of Clinical Medicine(JCM)에 게재됐다고 8일 밝혔다.
SCIE(Science Citation Index Expanded) 학술지인 JCM은 국제적으로 권위 있는 ‘의학 논문 저널’이다.
이번에 게재된 논문은 인공지능(AI) 기술을 사용해 위내시경 영상에서 조기 위암으로 의심되는 영역을 찾고, 종양의 침범 깊이를 예측하는 연구를 통해 위암 진단 보조 기술이다.
조기 위암은 암이 위벽을 통해 내려간 깊이, 즉 종양의 침범 깊이가 치료 방법을 결정하는 중요한 요소가 된다. 다만 기존 내시경 검사로는 종양의 깊이를 측정하는 데 어려움이 있다. 검사자는 대체로 종양의 총 개수 및 기존 경험에 의존해 판단할 수밖에 없는 한계점을 안고 있었다.
이번 연구는 조기 위암 탐지 및 종양의 깊이 예측에 최적화된 모델을 개발하는 데 목표를 뒀으며 AI진단에 미치는 다양한 요인을 함께 조사했다.
연구팀이 총 1만1539장의 내시경 사진들을 대상으로 실험한 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. 연구팀은 조기 위암 진단 관련 AI 기술에는 병변 기반 모델이 가장 적합한 트레이닝 방식이라고 증명했으며, 상대적으로 낮은 AI 정확도를 보였던 미분화조직형 위암은 추가적인 개선과 검증이 필요하다고 설명했다.
셀바스 AI 관계자는 “종양의 침범 깊이 예측 등 위암 진단 보조 기술로 AI 기술을 응용하는 새로운 방법론을 제시해 세계적인 논문에 게재된 것”이라며 “AI 연구개발을 통해 인공지능 기술로 의료기술 발전에 앞장서는 대표 기업이 되겠다”고 말했다.