국내 의료진이 1만2천여 장의 구강 내시경 사진을 이용, 구강암을 진단해내는 인공지능 모델을 개발했다. 

아주대병원은 이비인후과 김철호 교수와 방사선종양학과 허재성 교수가 인공지능 학습용 데이터셋 사업의 일환으로 구축한 1만2400장의 구강내시경 이미지를 이용해,구강암을 진단하는 인공지능 모델을 개발했다고 25일 밝혔다.

구강암은 우리나라 전체 암 발생 10위 암이다. 혀, 볼 점막, 잇몸, 입술, 턱뼈 등에 생긴다. 먹고 말하는 부위에 생기는 암이다보니 각종 합병증과 후유증이 발생해 예후가 나쁜 암이다. 

연구팀은 인공지능 모델의 정확도와 실제 임상 적용 가능성을 확인하기 위해 ▲인공지능 모델 ▲일반의(의사) ▲두경부암 전문의 총 3개 그룹으로 나눠 암 진단을 시뮬레이션했다. 그 결과, 민감도는 각각 81.1%, 77.3%, 91.7%였으며, 정확도는 84.7%, 75.9%, 91.2%로 나타났다. 

이는 두경부암 전문의, 인공지능 모델, 일반의(의사) 순으로 정확하게 구강암을 진단한 것이다. 연구팀은 이번 인공지능 진단 모델이 1차 의료기관의 구강암 진단율을 높일 수 있는 보조도구로 사용 가능할 것이라고 분석했다.

또 인공지능 모델의 ’정상-암 분류 성능 지표(AUROC)‘와 진단 정확도를 내부 검증 데이터에 넣어 분석한 결과, 각각 96.0%, 91.0%로 나타났다. 외부 검증 데이터의 경우 89.5%, 83.0%로 구강암에 대한 일반화된 패턴을 도출해 높은 진단 성능을 보였다. 정상-암 분류 성능 지표는 구강내시경 이미지를 보고 암과 정상을 얼마나 정확하게 구별하는지 평가하는 지표다.

한편 이번 연구 결과는 국제학술지 ’사이언티픽 리포트(Scientific reports)‘에 최근호에 게재됐다.