자궁경부를 찍은 의료용 디지털 영상을 분석, 자궁경부 전암 단계의 변화를 정확히 가려내는 인공지능(AI) 알고리즘 개발에 성공했다고 미국 국립보건원(NIH)이 10일(현지시간) 밝혔다.
이 연구는 NIH 산하 국립암연구소와 특허 전문기업 '인텔렉추얼벤처스'가 운영하는 '글로벌 굿 앤드 리서치' 기금의 연구원들이 공동으로 수행했다.
연구 결과는 국립의학도서관의 전문가들에 의해 독립적인 검증을 받았고, 관련 보고서는 NCI가 발행하는 '국립암연구소저널'(JNCI)에 실렸다.
연구팀은 광범위한 데이터 세트를 이용해 '자동영상검사'로 명명된 이 AI 알고리즘이 복잡한 의료영상 패턴을 구분할 수 있게 반복 훈련을 시켰다.
통상적인 자궁 검진에서 나온 영상자료를 보고, 치료하지 않은 채 그냥 두면 암이 될 수 있는 전암 단계의 이미지 변화를 가려내게 한 것이다.
수석저자를 맡은 NCI 암 역학유전학과의 마크 쉬프먼 박사는 “실제로 전문가들이 현미경으로 자궁암 조기검사(pap test) 결과를 재검증하는 것보다 컴퓨터 이미지 분석이 더 나았다”고 평가했다.
휴대전화나 비슷한 디지털 촬영기기를 편리하게 쓸 수 있는 것도 이 AI 알고리즘의 장점이다. 의료 시설이 열악한 환경에서도 어렵지 않게 검진할 수 있기 때문이다.
이런 자원이 부족한 지역의 보건업무 종사자들은 묽게 만든 초산 용액을 자궁경부에 발라 희게 변하는 부위를 찾아내는 일명 'VIA(visual inspection with acetic acid)' 검사법을 많이 쓴다. 이런 부위가 질병을 일으킬 수 있다고 보는 것이다.
하지만 비용이 적게 들고 간편한 대신 부정확하다는 평가가 많다. 그런데 최근 이런 나라에선 자궁경부암이 여성 질병 사망의 최대 원인이 되고 있다.
AI 알고리즘 검진은 특히 이런 환경에서 진가를 발휘할 것으로 기대된다. 최소한의 훈련만 받으면 검진과 처치를 1회 방문으로 처리할 수 있기 때문이다.
이 알고리즘 개발에는 6만건이 넘는 영상자료가 사용됐다. NCI가 1990년대 코스타리카에서 진행한 자궁경부암 검진 연구에서 취합한 것들이다.
이 연구에는 9400여 명의 여성이 참여했다. NCI는 18년 넘는 추적관찰을 통해 자궁경부의 어떤 변화가 전암으로 바뀔 수 있는지에 관한 거의 완벽한 영상자료를 확보했다.
마우리치오 베키온 글로벌 굿 앤드 리서치 기금 부회장은 “이 알고리즘을 HPV(인간 유두종 바이러스) 백신의 발달, 새로운 HPV 검진 기술의 부상, 치료법 향상 등과 묶으면 보건자원이 열악한 환경에서도 자궁경부암을 억제할 수 있을 것 같다”고 말했다.
전지연기자 now21@etnews.com
