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▲ 딥러닝을 통한 폐암 선별 검사가 놀라운 결과를 보였다.(사진= DB)

 

[mdtoday=김영재 기자] 딥러닝을 통한 폐암 선별 검사가 놀라운 결과를 보였다.

 

폐암은 미국에서 2번째로 흔한 암으로 암 사망 원인 1위 암이다. 흡연은 폐암의 가장 대표적인 위험 인자로 금연을 통해 폐암의 사망률을 낮출 수 있었다.

 

또한 이전 연구에 따르면 저선량 CT를 통한 폐암 선별 검사를 통해 폐암 사망률을 최대 20% 이상 낮췄다.

 

미국 예방 의학 협회는 50세 이상 중 20갑년 이상의 흡연력을 가진 사람들을 대상으로 1년 마다 저선량 CT 선별 검사를 권고하고 있다.

 

하지만 전체의 5% 미만이 이러한 선별 검사를 받았으며 선별 검사를 받은 사람 중에서 정기적인 추적 관찰을 받는 사람은 극히 일부였다.

 

점점 비흡연자에서 폐암의 발생률이 증가함에 따라 저선량 CT의 정확성을 증가시키는 것에 더해 선별 검사대상을 비흡연자까지 확장하는 것이 폐암에 의한 사망 위험을 낮출 수 있는 방법이다.

 

현재 저선량 CT 촬영은 임상적인 위험 요인, 인구통계학적 정보, 영상 판독을 종합해 판단하면 최소 3회 이상의 촬영을 필요로 했다.

 

최근 연구진들은 딥러닝을 기반으로 하는 암 위험 예측 모델 시빌(Sybil)을 개발했다.

 

시빌은 기존의 방법과 다르게 1회의 촬영을 통해 선별 검사 후 최대 6년까지 이내의 폐암 발생 위험을 예측할 수 있었다.

 

연구의 대표 저저인 하버드 의과대학의 레시아 박사는 “시빌은 진단을 하는 것이 아닌 위험 점수를 주는 방식으로 폐암의 선별 검사로 최적화돼 있다”라고 설명했다.

 

연구진들은 딥러닝 모델을 개발하기 위해 1만 5000명의 데이터와 3만 5000장의 저선량 CT를 이용해 딥러닝을 훈련시켰다.

 

훈련을 위해 흉부 영상의학 전문의들이 촬영 1년 후 폐암이 발병한 환자의 흉부 CT에서의 의심 병변에 주석을 달았다.

 

오직 1회의 저용량 CT 스캔을 통해 시빌은 1년 이내에 폐암이 발병할 것을 예측할 확률은 92%, 2년 이내에는 86%, 6년 이내에는 75% 이상이었다.

 

그들은 이후 시빌의 성능을 비흡연자들은 대상으로 평가했으며 80% 이상의 폐암을 조기 진단했다.

 

연구진들은 시빌의 성능이 성별, 나이 ,흡연력과 무관하게 일정했다고 덧붙였다.

 

메디컬투데이 김영재 ([email protected])

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