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日 연구팀, 수년 후 실용화 목표

대장암을 검사 중인 내시경화상으로부터 실시간으로 병변을 판별하는 인공지능(AI)이 개발됐다.

일본 국립암연구센터와 NEC는 AI를 활용하면 장 속을 촬영한 화상을 컴퓨터로 고속처리하고 암이나 암이 되기 전의 폴립을 98%의 인식률로 구분할 수 있는 것으로 확인했다고 발표했다.

이는 의사에 필적할만한 정확도로, 그 자리에서 절제여부를 판단할 수 있고 사람이 놓칠 우려가 있는 작고 평평한 폴립도 발견할 수 있었다. 연구팀은 의사를 지원하는 시스템으로서 수년 후에 실용화한다는 목표이다.

연구팀은 국립암연구센터 츄오병원에서 진단한 약 5000건의 내시경화상 등을 토대로 '심층학습'이라는 최신기술로 병변의 특징을 AI에 학습시켰다.

새로운 내시경화상 약 5000건을 이용해 평가한 결과, 암이나 폴립을 화상에 나타내고 인식률은 98%에 달했다.

연구팀은 앞으로 이 병원에 기록돼 있는 구분하기 어려운 1600건 이상의 폴립 등 화상을 AI에 학습시키기로 했다.

병변을 인식하는 정확도가 한층 높아지면 경험이 얕은 의사의 검사를 지원할 수 있다. 베테랑의사의 입장에서도 AI의 조언을 참고로 의심이 가는 부분을 유심히 관찰하는 기회가 될 수 있다.

미국 연구에서는 폴립 단계에 제거하면 대장암 발병을 약 80~90% 억제할 수 있는 것으로 보고되고 있다. 단 작고 평평한 폴립 등은 육안으로는 구분하기 어렵다는 과제가 지적돼 왔다.