미국의사협회, 유전학 예후판정 분야 인공지능(AI) 초음파 검사 ‘최초’ 도입
갑상선 결절 환자들, 조속한 진단과 응급처치에 큰 도움 기대

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(AI타임스=양태경 기자) 최근 미국의사협회 기관지인 JAMA(Journal of the American Medical Association)의 이비인후과(Otolaryngology) 분과에 발표된 연구결과에 따르면, 의료진이 ‘갑상선 결절’ 진단에 기계학습(machine learning)으로 구동되는 초음파를 사용, 진단의 속도와 정확성을 높이고 있다고 전해져 갑상선 질환을 가지고 있거나 질환이 의심되는 이들로부터 큰 관심을 끌고 있다.

‘갑상선’(甲狀腺)은 ‘갑상샘’이라고도 불리우며 신체의 면역조절을 담당하는 중요한 기관이다. 목 아래쪽에 위치해 있고 마치 나비 넥타이처럼 생긴 조직으로 목 안에 있기 때문에 육안으로는 식별이 불가능하다.

갑상선은 호르몬을 만들고 저장해 두었다가 면역조절이 필요할 때마다 이를 혈액으로 내보내는 역할을 담당한다. 이 호르몬은 사람에게 없어서는 안 되는 매우 중요한 물질로, 인체의 대사과정을 촉진해 인체 모든 기관의 항상성을 유지시키는 일을 할 뿐만 아니라 열을 발생시켜 체온을 일정하게 유지시켜 주는 것으로 알려져 있다.

그렇기 때문에 갑상선 결절이라든지 갑상선에 이상이 생기면 체온조절 기능이 떨어져 ‘저체온증’을 유발하는 등 인체에 심각한 질병을 유발할 수 있다. 특히, 저체온증은 암을 유발하는 것으로 학계에 보고되고 있어 갑상선 관련 질환의 예방과 관리가 절대적으로 필요하다.

갑상선 질환 진단 전문의들에 따르면, 갑상선 결절 진단 시 대개 초음파 검사를 먼저 진행하게 되고 이후 보다 정확한 진단을 위해 생체검사, 세침흡인(fine-needle aspiration, FNA)을 다음 단계로 선택하는 경우가 많으며 추후 분자검사 등은 또 다른 선택일 수 있다고 한다.

하지만 이번에 새롭게 발표된 연구결과에 따르면, 인공지능(AI)이 이런 갑상선 결절 환자들의 예후판정에 핵심적인 역할을 할 수 있어 환자들이 불편해 하는 여러가지 검사들을 대폭 줄일 수 있게 됐다는 것이다.

필라델피아에 소재한 토머스제퍼슨대학(Thomas Jefferson University)의 방사선학과 존 아이젠브레이 부교수는 미리 준비한 성명을 통해 "기계학습은 의료진으로 하여금 확진이 힘든 갑상선 결절을 보다 빨리 진단할 수 있도록 도와주는 저비용의 효율적인 도구"라며 "이전에 갑상선 결절의 유전학 예후판정 분야에서 아무도 기계학습으로 구동되는 초음파를 사용한 적이 없었다"고 말했다.

이어 아이젠브레이 부교수는 “연구진이 초음파 유도 미세 주사바늘 생체검사와 분자검사를 모두 거친 121명의 환자들로부터 얻은 영상소견으로 알고리즘을 훈련시켰다”며 “기계학습은 갑상선 결절 진단 시 어떤 부분을 유심히 봐야 하는지를 인공지능(AI)에게 ‘학습’시켜 결절발견율 97%, 양성예측치 90% 및 정확도 77.4% 를 달성할 수 있었다”고 설명했다.

한편, 연구 공동저자인 같은 대학의 엘리자베스 코트릴 박사는 "이번 연구는 일반 외과의와 방사선과 전문의들의 의미있는 공조로 이미 다른 기관들로부터 공동연구 문의가 쇄도하고 있다"며 "인공지능(AI) 알고리즘에 더 많은 데이터를 제공하면 할수록 더 강력한 예측이 가능해질 것으로 기대하고 있다”고 전했다.

또한 아이젠브레이 교수는 “연구진이 이미 향후 이 작업을 어떻게 개선할 수 있을지 고민하고 있다”고 덧붙여 갑상선 결절의 조속한 진단과 응급처치를 희망하는 환자들에게 큰 도움이 될 것으로 전망된다.

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