일본산업뉴스요약

AI가 의료 이미지 해석
'Radiomics’ 연구, 전문의의 부담 경감

자기공명영상촬영장치(MRI)나 컴퓨터단층촬영장치(CT)로 촬영한 이미지를 인공지능(AI) 등으로 해석하여 암을 발견하는 ‘Radiomics’라는 연구가 활발하게 진행되고 있다. 암의 종류나 양성 종양의 식별 등 전문의에게도 어려운 이미지 해석을 자동으로 할 수 있다. 치료 성적의 향상이나 의료용 이미지의 증가로 늘어나는 의사의 부담을 경감할 수 있을 것으로 본다.

데이쿄(帝京)대학 고토쿠(古徳) 교수의 연구실. 컴퓨터 화면에 다수의 점이 산재해 있는 그래프가 나타났다. “MRI로 뇌를 촬영한 이미지를 AI로 해석하여, 뇌종양과 다른 장기에서 전이된 암을 구별한 결과다”라고 설명한다. 두개골에 구멍을 뚫어 암을 절제해서 조사하지 않으면 전문의라도 구별하기 어렵다.

데이쿄대학 의학부 부속병원에서 암의 악성도를 나타내는 ‘그레이드’가 3~4인 중증 환자 21명과, 다른 장기에서 뇌로 암이 전이한 다른 16명의 환자의 이미지를 AI로 해석하였다. 화소 색의 농담이나 같은 색의 범위 등 43종류의 특징과, 환자의 자세 등으로 이미지가 변해도 영향을 쉽게 받지 않는 특징을 단서로 하여 90% 이상의 정밀도로 양자를 구별하였다. “의사의 판단을 보조하는데 사용할 수 있다”라고 말한다. 교토대학 히라오카(平岡) 교수와의 연구 성과다.

Radiomics는 ‘Radiology(방사선의학)’와 ‘Omics(다량의 정보를 계통적으로 다루는 과학)’를 조합한 말이다. MRI나 CT 이미지 등을 사용하여 진단이나 치료 방침, 예후의 예측 등의 정밀도를 높인다.

유전자과학(Genomics)을 조합한 ‘Radiogenomics(방사선게놈학)’의 연구도 시작되었다. 지바대학의 요코타(横田) 조교와 지바현 암센터외과 호시노(星野) 주임의장, 이와다테(岩立) 의사는 CT 이미지를 단서로, 암세포 등이 만드는 특정의 ‘마이크로 RNA’라는 물질의 양을 예측한다.

92명의 식도암 환자의 수술 전에 촬영한 CT 이미지를 AI로 해석하였다. 수술 전에 혈액을 채취하여 혈중에 있는 RNA의 양을 단서로 환자의 생존율을 예측하였다. 암의 모양이나 화소 색의 농담 등의 특징 중, 6개가 마이크로 RNA의 양과 관계가 있다고 AI가 발견. 이미지에서 마이크로 RNA의 양을 추정할 수 있었다.

마이크로 RNA의 양으로 환자를 구분하면 예후에 큰 차가 생긴다. 이미지 해석에서도 마찬가지로 예후를 예측할 수 있었다. 호시노 주임의장은 “혈중 세포에서 마이크로 RNA와 해석을 이미지 해석으로 대용하면 의료비와 시간을 절약할 수 있다”라고 말한다. 앞으로는 50~100명 정도로 정밀도를 확인하여 임상에 사용할 수 있을지 조사한다. 3~5년 후의 실용화를 목표한다.

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