유방암 구분 인공지능 모델 개발
2022.11.29 · 정성경 기자
전남대학교는 2학년 의대생이 유방암을 구분할 수 있는 인공지능(AI) 모델을 개발했다고 28일 밝혔다.
전남대 박재혁(의학과 2학년)씨는 유방자기공명영상을 활용한 라디오믹스 영상 분석 결과를 토대로 침윤암이 상피내암으로 저평가되었는지 여부를 예측하는 인공지능 모델을 개발했다.
침윤암이란 악성종앙이 번지어 인접한 조직이나 세포로 침입한 암이다. 암은 양성종양과 달리 빠르게 성장하고 덩어리를 둘러싼 피막이 없어 주위의 조직을 밀치거나 뚫고 나가며 이 과정에서 정상세포의 영양분을 빼앗아 주위 조직을 쇠약하게 하거나 파괴한다.
유방상피내암이란 유방의 상피세포가 악성화 되었지만 유관 또는 소엽의 기저막을 침범하지 않고 상피조직 내에 국한되어 있는 비침윤성 암을 일컫는다.
유방질환에서 많이 사용되는 핵생검은 조직의 일부를 얻는 방법으로, 침윤암이 저평가될 수 있다는 단점이 있었다.
박씨를 제1 저자로 한 연구팀이 개발한 모델은 자기공명영상을 이용해 수술 전에 저평가 여부를 예측해 침윤암을 비교적 정확하게 진단할 수 있다.
박씨는 의예과 2학년 당시 박일우 교수(영상의학교실)가 지도한 '의료 인공지능 코딩캠프'에 참여한 후 인공지능 의료영상연구실에서 꾸준히 연구를 진행해 왔다.
해당 논문은 국제학술지 'Frontiers in Oncology'에 게재됐다.
암스쿨에 게재된 기사는 미국국립암연구소(NCI), 미국암협회(ACS), 국립암센터(NCC), 일본국립암연구소(NCCJ), 엠디앤더슨암센터(MD Anderson Cancer Center) 등 검증된 기관의 검증된 자료를 토대로 작성되었습니다.
이 글은 2022년 11월 작성 시점의 정보입니다. 치료 기준·급여 정보는 바뀌었을 수 있으니, 진료와 치료 결정은 반드시 담당 의료진과 상의하세요.
