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뉴스셀바스 AI - 강남세브란스병원 AI 활용 조기 위암 진단 연구 논문 SCI급 학술지 Journal of Clinical Medicine 게재

2019-10-07
조회수 519


■ 종양의 침범 깊이 예측 등 위암 진단 보조 기술로써 AI 기술을 응용하는 새로운 방법론 제시

■ 조기 위암 치료 방법 결정하는 종양 침범 깊이에 대한 정확한 측정 통해 기존검사 한계 극복




인공지능 전문기업 셀바스 AI(KOSDAQ108860)와 강남세브란스병원 소화기내과 연구팀이 조기 위암 진단 및 예측에 대한 의료 영상 활용 방안을 주제로 공동으로 작업한 논문이 국제저널Journal of Clinical Medicine(JCM)에 게재되었다.

(논문명 : A Lesion-Based Convolutional Neural Network Improves Endoscopic Detection and Depth Prediction of Early Gastric Cancer)

 

SCIE(Science Citation Index Expanded) 학술지인 Journal of Clinical Medicine(JCR Q1, Impact Factor:5.688)은 국제적으로 권위 있는 ‘의학 논문 저널’이다.

 

이번에 게재된 논문은 인공지능(AI) 기술을 사용하여 위내시경 영상에서 조기 위암(Early gastric cancer; EGC)으로 의심되는 영역을 찾고, 종양의 침범 깊이를 예측하는 연구를 통해 위암 진단 보조 기술로써 AI 기술을 응용할 수 있는 새로운 방법론을 제시한 것으로 평가받는다.

 

조기 위암의 경우 암이 위벽을 통해 내려간 깊이, 즉 종양의 침범 깊이가 치료 방법을 결정하는 중요한 요소가 되지만 기존 내시경 검사로는 종양의 깊이를 측정하는 데 어려움이 있어 검사자는 대체로 종양의 총 개수 및 기존 경험에 의존해 판단할 수밖에 없는 한계점이 있었다.

 

조기 위암 탐지 및 종양의 깊이 예측에 최적화된 모델을 개발하는데 목표를 둔 이번 연구는 AI진단에 미치는 다양한 요인을 함께 조사하였다. Visual geometry group (VGG)-16 모델을 적용한 이번 연구는 기존 내시경 검사 사진들을 ‘조기 위암’, ‘조기 위암 아님’으로 분류하는 것은 물론 보다 질병의 분류와 위치에 대한 오류 측정을 통해 손실함수를 보정함으로써 조기 위암 탐지, 종양 깊이 예측, 질병 분류 및 위치에 대한 오류 최소화 등을 가능하게 했다.

 

연구팀이 총 11,539장의 내시경 사진들을 대상으로 실험한 결과, 조기 위암 발견과 깊이 예측에 대한 ROC 곡선의 AUC(Areas under Curve, 곡선하면적) 값이 각각 0.981(적중률 98.1%)과0.851(적중률 85.1%)로 측정되며 이전보다 조기 위암 예측 수치가 더욱 향상된 것으로 나타났다. 연구팀은 조기 위암 진단 관련 AI 기술에는 병변 기반 모델이 가장 적합한 트레이닝 방식이라는 것이 증명되었으며, 상대적으로 낮은 AI 정확도를 보였던 미분화조직형 위암에 대하여는 추가적인 개선과 검증이 필요하다고 덧붙였다.

 

셀바스 AI측은 “종양의 침범 깊이 예측 등 위암 진단 보조 기술로 AI 기술을 응용하는 새로운 방법론을 제시하여 세계적인 논문에 게재된 것을 뜻 깊게 생각한다. AI 연구개발을 통해 인공지능 기술로 의료기술 발전에 앞장서는 대표 기업이 되겠다”고 밝혔다.

 

연구를 진행한 강남세브란스병원 김지현 교수는 “조기 위암은 종양의 침범 깊이에 따라 수술없이 내시경 절제술만으로도 완치가 가능하다”고 설명하며, “새로 개발된 AI모델의 예측 정확도라면 조기 위암의 진단 및 치료 방침 결정에 도움이 될 것”이라고 말했다.


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