- 수많은 영상 데이터 학습한 AI
- 미세 석회화·종괴도 잘 찾아내

국내 여성 유방암은 1990년대 이후 해마다 환자 수가 꾸준히 증가해 현재 암 발병률에서 1위를 차지한다. 지난해 10월 국민건강보험공단이 발표한 ‘2024 지역별 의료 이용 통계 연보’에 의하면 국내 병원에서 진료받은 6대 주요 암 환자 중 유방암 환자가 인구 10만 명당 523명으로 가장 많다. 2000년 인구 10만 명당 27.1명, 2021년 인구 10만 명당 134.5명의 수치와 비교하면 각각 19.3배, 3.9배 증가했다. 2020년 기준 국가 암등록 통계를 보더라도 국내 여성 암 발생 비율에서 유방암은 1위다. 그 다음은 갑상선암 대장암 폐암 위암 등의 순이다.

유방암은 그간 40대 후반∼50대 초반이 주 발생 연령대였으나, 요즘에는 50대 후반 환자의 증가세가 두드러지며 서구화하는 추세를 보인다. 이와 함께 39세 이하가 국내 전체 유방암 환자의 11%를 차지해 서구권과 비교하면 젊은 층의 발병률도 높다. 또 3명 중 2명은 ‘호르몬 양성 유방암’(여성 호르몬에 의해 성장하는 암)이다.

유방암 역시 환자를 위한 맞춤형 치료의 필요성이 대두된다. 이와 관련해 좋은문화병원 유방암센터 유동원 소장의 도움말로 최근 유방암 치료에서 부각되는 AI(인공지능) 활용 경향을 알아본다.

좋은문화병원 유방암센터 유동원 소장이 유방암과 인공지능(AI) 기반 영상 판독 기술 등에 관해 설명하고 있다. 좋은문화병원 제공

■ 딥러닝 통해 미세병변까지 포착

우리나라 여성은 유방 조직이 촘촘한 ‘치밀 유방’인 예가 많다. 이럴 경우 일반 X-레이 촬영을 하면 조직과 암세포가 모두 하얗게 보여 암을 발견하기가 매우 까다롭다. 자칫하면 암과 같은 병변을 놓칠 수 있다는 것이다.

하지만 최근에는 AI 기반 영상 판독 기술이 등장하면서 유방암 진단의 풍경을 바꾸어 놓았다. 좋은문화병원 유동원 소장은 “서구인과 다르게 한국 여성 특유의 인체조직 특성 때문에 진단에 어려움을 겪는 예가 많았다. 최근 이러한 한계를 유방촬영술 AI 영상분석 설루션으로 극복하려는 시도가 활발하다”고 설명했다.

유동원 소장은 “AI가 단순히 암을 찾아내는 수준을 넘어 재발 위험을 예측하고 환자에게 딱 맞는 치료법을 찾는 ‘정밀 의료’의 핵심 도구로 자리 잡는다”고 강조했다.

이런 게 어떻게 가능할까. 원리는 간단하다. AI는 수많은 영상 데이터를 학습해 사람의 눈으로는 구분하기 힘든 미세한 석회화나 작은 덩어리(종괴)를 귀신같이 찾아낸다. 유 소장은 “AI는 일종의 ‘디지털 보조 의사’ 역할을 한다. 전문의가 1차로 판독한 후 AI가 한 번 더 훑으며 혹시라도 놓친 의심 부위가 있는지 경고해주므로 오진의 위험을 줄이고 아주 작은 초기 암까지 찾아낼 수 있다”고 말했다.

순천향대 서울병원 영상의학과 장윤우 교수팀이 지난해 5월 국제학술지 ‘네이처 커뮤니케이션즈’에 발표한 논문에 의하면 국가건강검진을 받은 만 40세 이상 여성 2만4543명을 대상으로 AI를 활용한 판독 때 유방암 발견율은 1000명당 5.7명으로, AI 미사용 때 5명보다 13.8% 높았다. 특히 암 재검사를 위해 환자를 다시 소환하는 ‘리콜률(재소환율)’은 전문의 단독 판독과 AI 활용 판독이 유의미한 차이를 보이지 않았다. 이는 AI 활용이 불필요한 재검사를 늘리지 않으면서도 유방암 발견율을 효과적으로 높일 수 있다는 것을 의미한다.

■ 맞춤형 항암제… 판단 근거 표시

최근 AI의 활약은 진단에서 멈추지 않고 ‘미래 예측’으로 나아가고 있다. 환자의 검사 자료를 분석해 향후 재발할 위험이 얼마나 되는지, 특정 항암제에 얼마나 잘 반응할지를 미리 계산해내는 것이다. 일부 연구에서는 AI의 재발 예측 정확도가 90%에 달한다는 결과도 나왔다.

유 소장은 “고가의 유전자 검사를 해야 알 수 있던 정보들을 이제는 AI 분석을 통해 더 빠르고 효율적으로 얻을 수 있게 됐다. 덕분에 환자들은 자신에게 맞지 않는 불필요한 항암 치료를 피하고, 몸의 부담은 줄이면서 효과는 큰 ‘맞춤형 치료’를 받을 수 있다”고 말했다.

AI가 왜 그런 판단을 내렸는지 알 수 없어 답답했던 과거와 달리 최근에는 판단 근거를 시각적으로 보여주는 기술(XAI)도 적용된다. AI가 영상 속 의심 부위를 마치 기상도의 온도 표시(히트맵)처럼 색깔로 표시해 주는 방식이다.

유 소장은 “의료진이 AI의 판단 근거를 직접 눈으로 확인하며 검토할 수 있어 진단의 투명성이 높아졌다. AI는 전문의가 더 복잡하고 위중한 환자에 집중하도록 돕는 훌륭한 협력자여서 결국, 그 혜택은 환자들에게 돌아갈 것”이라고 강조했다.