생명/의료

상부 소화관암의 인공지능 보조적 진단 시스템 개발

발행일 : 2019 / 11 / 13

중산(中山)대학교 부속종양병원 연구팀은 완전한 자체 지식재산권을 보유한 상부 소화관암의 내시경 인공지능 보조적 진단 시스템(Gastrointestinal Cancer Endoscopy Real-time Artificial Intelligence Diagnostic System, GRAIDS)을 개발했다. 해당 성과는 2019년 10월 4일, “Real-time Artificial Intelligence for Detection of Upper Gastrointestinal Cancer by Endoscopy: a Multicentre, Case-control, Diagnostic Study”라는 제목으로 “Lancet Oncology”에 온라인으로 게재됐다.

중국의 상부 소화관암 환자는 전세계 상부 소화관암 환자의 약 50%를 차지하며 그중 85% 이상 환자가 처음 진단시 이미 중·말기이다. 상부 소화관 조기암 환자의 5년 생존율은 90% 이상이지만 상부 소화관 말기암 환자의 5년 생존율은 10%도 되지 않는다. 따라서 상부 소화관암의 조기 진단/치료는 치료효과를 향상시키는 핵심이다. 현재 내시경 검사 및 생체검사(biopsy)는 상부 소화관암을 조기 진단하는 주요 표준이다. 상부 소화관 조기암은 내시경 검사에서 뚜렷한 증상이 없으며 또한 내시경 의사의 수준 차이로 진단율은 10%도 되지 않는다. 따라서 정밀하고 효과적인 조기진단 방법 개발이 시급하다.

연구팀은 연구 초기단계에 5만여 장의 상부 소화관암 환자 내시경 영상과 12만여 장의 정상인 내시경 영상 식별 및 기계학습(Machine learning)을 완료했다. 또한 내시경 영상 식별이 어렵고 질병 종류가 다양하며 병변 증상이 복잡한 상황에서 심층 콘볼루션 신경망 기술 기반 연구를 통해 높은 정확성, 강한 안정성, 인간-기계 결합도가 높은 실시간 인공지능 보조적 검사 시스템을 개발했다. 동시에 클라우드 기술 기반 다중심 GRAIDS 플랫폼을 구축해 자동적으로 포획한 내시경 검사 이미지를 클라우드 단말기에 전송하여 분석할 수 있게 됐을 뿐만 아니라 실시간으로 검사자에게 의심되는 병소 부위 정보를 제공하여 검사자가 목적성으로 생검 부위를 선택함으로써 생검 양성률 진단 효율을 향상시킬 수 있다. GRAIDS 시스템으로 중국의 5개 다양한 지역, 다양한 급별의 병원에서 다중심 연구 검증을 통해 84,424명 환자의 103,6496장 내시경 영상을 식별/분석한 결과, 해당 시스템의 상부 소화관암 진단 정확률은 90% 이상에 달하고 진단 민감도(94.2%)는 전문가급 내시경 의사(94.5%) 수준에 도달했다. GRAIDS 시스템의 심층적 연구 보급과 더불어 상부 소화관 종양의 조기 진단/치료 수준이 향상되어 종양의 규모화 치료 및 의료전달체계 달성을 추진할 전망이다.

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