[뉴스웍스=고종관 기자] 환자의 데이터를 활용해 간암의 발병을 예측하는 인공지능(AI) 프로그램이 개발됐다.

일본 도쿄대학의학부 부속병원과 시마즈제작소기반기술연구소 공동연구팀은 최근 환자로부터 얻은 의료정보를 이용해 높은 정확도로 간암을 진단하는 기술인 ‘인공지능 프레임워크’를 개발했다고 밝혔다. 이 진단기술은 환자의 다양한 검사정보를 딥러닝(기계학습)과 학습파라미터(매개변수)를 활용해 진단하는 프로그램이다.

기존의 암의 유무를 추정하는 방식은 종양의 마커(표지자)를 측정하는 것이다. 하지만 여기에는 정확성에 한계가 있다. 연구팀은 환자로부터 얻을 수 있는 다양한 정보가 있음에도 종양 마커에만 의존하는 데는 문제가 있다고 생각했다.

연구팀은 1997년 1월부터 2015년 5월까지 도쿄대학부속병원에서 진찰받은 환자를 대상으로 간암 진단 예측모델에 필요한 나이, 성별, 키, 체중, HBs항원과 HCV항체, 알부민, 빌리루빈, AST, ALT, ALP, γGTP, 혈소판치, AFP, AFP-L3분화, PIVKA-Ⅱ 등 16항목의 정보를 수집했다. 간암의 예측모델 작성과 정확도 평가에 동원된 사람은 간암환자 539명, 그리고 정상인 1043명에 이른다.

연구팀은 인공지능 딥러닝으로 이 같은 환자정보를 조합해 예측능력을 최대화할 수 있는 프레임워크를 개발했다.

그리고 대상환자 1582명을 알고리즘 실행, 검증, 평가 등 3개군으로 나눠 정확도를 확인했다. 그 결과, 간암을 예측하는 진단의 정확도는 87.3%로 평가됐고, 특이도 또한 높았다. 이 프레임워크의 정확도는 딥러닝을 사용했을 때 83.8%보다 더 높은 수치다.

연구팀은 “환자 데이터가 쌓이면 이 프레임워크의 정확도는 계속 향상될 수 있다”며 “이 시스템은 앞으로 간암 뿐 아니라 다른 질환을 예측하는 용도로도 사용이 기대된다”고 말했다.

연구결과는 국제학술지인 ‘Scientific Reports’ 5월30일자 온라인 판에 발표됐다.