일본산업뉴스요약

암 영상 분석에 AI 활용 활발
이화학연구소∙구마코토대학 등 정밀도 높여

일본인의 사인에서 상위를 차지하고 있는 암의 영상 분석에 인공지능(AI)를 활용한 연구가 활발히 추진되고 있다. 삿포로의과대학과 구마모토(熊本)대학은 각각 AI를 활용해 암의 유무 등을 80~90% 이상의 정밀도로 판별하는데 성공했다. 이화학연구소는 암의 주위에 있는 정상 조직도 분석해 정밀도를 높이는 연구를 추진하고 있다. 심각해지고 있는 병리 의사 부족 등의 문제 해결을 위해 AI를 활용한 연구들이 잇따라 추진되고 있다.

-- 병리 의사 부족 등 문제 해결에 기대 --
이화학연구소의 혁신지능통합연구센터(도쿄) 연구실. 모니터 화면에는 짙은 붉은 색으로 염색된 유방암세포와 주위의 정상 조직의 현미경 영상이 비춰지고 있다. 영상을 확대해보면 무수히 많은 작은 원이 보인다. 붉은 색으로 염색된 암세포의 핵이다. “한 개 한 개의 핵까지 선명하게 보입니다”라고 야마모토(山本) 유닛리더는 설명한다. 환자로부터 적출한 암과 정상 조직에 대한 많은 양의 영상들을 AI에 학습시켜 영상화한 것이다.

야마모토 유닛리더는 2014~2015년에 독일의 하이델베르크대학으로 유학. 암과 주위의 정상 조직 영상을 통해 AI로 암의 악성도 등을 판별해내는 시스템을 개발해 유방암과 전립선암에서 성능을 시험해왔다. 그는 “유방암은 초기에 발견하면 생존율이 높다. 조기 발견에 도움이 되었으면 한다”라며 AI 활용에 의욕을 보였다.

2010년대 전반부터 시작된 ‘제 3차 AI 붐’으로 2017년 9월에 요코하마 시에서 개최된 일본암학회에서는 AI를 이용한 암 영상 분석에 대한 연구들이 눈에 띄기 시작했다. 삿포로의과대학의 나카쓰(中津) 조교팀은 딥러닝(심층학습)이라고 하는 AI 기술을 이용해 전립선암을 판별하기 위한 연구를 추진하고 있다.

‘컨볼루셔널 신경망(Convolutional neural network)’이라고 하는 기술을 활용해 환자로부터 채취해 염색한 조직의 영상을 AI에게 학습시켜 85% 이상의 정밀도로 암과 정상 조직을 판별할 수 있도록 했다. 한 장의 영상에서 어느 부분에 암세포가 있는지를 정확하게 판별해내는 것은 AI에게 취약한 부분이었지만 색을 나타내는 최소 단위 픽셀들을 하나하나 정밀하게 판별하도록 했다.

AI를 활용한 연구가 추진된다면 인력부족이 심각한 병리 의사의 암 진단을 보조하는데 이용할 가능성이 있다. 또한 “특정 항암제가 효력을 발휘한 환자의 암 영상을 AI에게 학습시킨다면 적절한 치료약을 선택하는 용도에도 사용할 수 있을 것이다”라고 나카쓰 조교는 말한다. 개개인의 환자에게 최적의 항암제 선정 및 불필요한 부작용 방지, 의료비 절감 등에 AI가 도움될 수 있다.

구마모토대학 박사과정 4년의 야스다(安田) 팀은 위암 환자의 조직 영상을 AI로 판별해 정상 조직과 암을 90%이상의 정밀도로 판별하는데 성공했다. 세포핵의 형태와 세포의 밀도 등, 약 600종류의 특징을 바탕으로 AI가 판별하는 것이다. ‘WEEN CHARM’이라고 하는 사용에 편리한 소프트웨어를 이용한 것이 특징으로, AI를 잘 다루지 못하는 의사도 이용할 수 있다고 한다.

하지만 AI 영상 진단의 보급에는 과제도 있다. 우선 한 단계 더 향상된 정밀도가 필요하다. 환자의 조직을 분석해 암을 확정 진단하는 병리 의사는 거의 100%의 정밀도로 암을 판별할 수 있다. 삿포로의과대학의 나카쓰 조교수는 “적어도 95% 이상의 정밀도가 아니면 병리 의사가 AI의 판단에 의존할 수 없게 된다”라고 말하는 것처럼 AI에게 다수의 영상을 학습시키는 등, 정밀도를 높여야 한다.

정밀도 향상을 위한 방법으로 이과학연구소의 야마모토 유닛리더가 기대하고 있는 것은 주변에 있는 정상 조직에 대한 영상 분석이다. 그는 유방암 주위의 근상피세포에 주목했다. 정상 조직과 양성 종양, 악성도가 다른 2종류의 암 주위에 있는 세포 영상을 AI를 통해 분석해보니 암 주변에 있는 세포는 둥근 세포핵이 평평해지는 등 형태가 변화되었다고 한다. 현재 일본의료연구개발기구(AMED)의 지원으로 연구를 추진하고 있다.

야마모토 유닛리더는 “암과 그 주위의 정상 조직의 영상 분석을 조합한다면 보다 정밀하게 암의 악성도 등을 판별할 가능성이 있다”라고 기대감을 나타냈다. 기존 방법보다 암의 증식 등을 정확하게 예측할 수 있어 최적의 치료법을 선택할 수 있게 될 것이다. 일본인의 3명 중 1명이 사망하는 암 치료에 AI가 맡게 될 역할은 클 것으로 전망된다.

 -- 끝 --