제주대 장보근 교수, 세계 3대 암학회 공식 학술지 게재
위종양 진단을 위한 딥러닝 알고리즘의 개발과 전향적 연구를 통해 전문의 수준 위암 진단 정확도 입증
오승택 기자입력 : 2020. 11. 19(목) 08:01
제주대학교 의학전문대학원 병리학교실 장보근 교수
[제주도민신문 = 오승택 기자] 제주대학교(총장 송석언)는 의학전문대학원 병리학교실 장보근 교수가 위종양 진단을 위한 딥러닝 알고리즘 관련 논문을 세계적인 암 연구 학술지인 (IF 10.107)에 공동 1저자로 게재했다고 18일 밝혔다.
는 미국 암 연구학회(American Association for Cancer Research, AACR)가 발행하는 공식학술지로서 암 진단과 치료, 예후 예측 등에 있어 혁신적인 임상연구논문을 출간하고 있다.
우리나라에서는 국가 암 조기 검진 사업 시행으로 내시경 검사 시행 건수가 폭발적으로 증가했고, 덕분에 위암의 경우 5년 상대 생존율이 획기적으로 개선됐다. 하지만, 조직검사가 수행되는 실제 병리 임상 현장에서는 정원대비 60% 수준의 병리 전문의만이 충원되고 있어 의료 인력이 부족한 실정이다.
인공지능 개발 기업 뷰노, GC녹십자의료재단과 공동으로 진행한 이번 연구에서 위암 병리 검사 7,440건을 대상으로 위종양을 찾아내는 딥러닝 알고리즘을 개발해 전향적 연구를 수행했고, 위암 및 위선종 진단에서 민감도 100%와 특이도 97%를 보여 높은 정확도를 입증했다. 또한, 6명의 숙련된 병리전문의들과의 비교 연구에서는 알고리즘을 활용한 그룹에서 진단 시간에 있어 최대 58% 감소효과를 보여줬다.
위암을 예민하게 감지할 수 있는 딥러닝 알고리즘이 실제 의료현장에서 활용된다면, 우리나라와 같이 내시경을 통한 위암 조기 검진이 활발하게 이루어지고 있는 나라에서는 위암 진단의 효율성을 향상시키고, 동시에 경험이 풍부한 병리의사가 부족한 나라에서는 위암의 진단의 정확도를 높이는데 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
우리나라에서는 국가 암 조기 검진 사업 시행으로 내시경 검사 시행 건수가 폭발적으로 증가했고, 덕분에 위암의 경우 5년 상대 생존율이 획기적으로 개선됐다. 하지만, 조직검사가 수행되는 실제 병리 임상 현장에서는 정원대비 60% 수준의 병리 전문의만이 충원되고 있어 의료 인력이 부족한 실정이다.
인공지능 개발 기업 뷰노, GC녹십자의료재단과 공동으로 진행한 이번 연구에서 위암 병리 검사 7,440건을 대상으로 위종양을 찾아내는 딥러닝 알고리즘을 개발해 전향적 연구를 수행했고, 위암 및 위선종 진단에서 민감도 100%와 특이도 97%를 보여 높은 정확도를 입증했다. 또한, 6명의 숙련된 병리전문의들과의 비교 연구에서는 알고리즘을 활용한 그룹에서 진단 시간에 있어 최대 58% 감소효과를 보여줬다.
위암을 예민하게 감지할 수 있는 딥러닝 알고리즘이 실제 의료현장에서 활용된다면, 우리나라와 같이 내시경을 통한 위암 조기 검진이 활발하게 이루어지고 있는 나라에서는 위암 진단의 효율성을 향상시키고, 동시에 경험이 풍부한 병리의사가 부족한 나라에서는 위암의 진단의 정확도를 높이는데 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
