[NCI] 대장암 검진과 AI

인공지능(AI)은 어느 날 갑자기 어디에나 등장했다. “ChatGPT”로부터 자동화된 고객 서비스인 "representatives"에 이르기까지 점점 더 복잡해지는 작업을 수행하는 컴퓨터의 능력은 사회를 변화시키고 있다.

AI는 의료 분야에도 빠르게 진출하고 있다. 널리 시험되고 있는 분야 중 하나는 유방암 검사와 유방조영술과 대장암에 대한 대장내시경 검사와 같은 영상 관련 검사를 해석하는 데 도움을 주기 위한 것이다. 하지만 주도적인 역할을 맡을 준비가 되어 있나?

두 건의 새로운 연구에 따르면 대장암 검사에 대한 대답은 아직은 아니다.

연구 중 하나는 컴퓨터 지원 탐지(CAD)라는 AI 기반 기술이 대장내시경 검사를 개선할 수 있는지 평가하기 위한 역대 최대 규모의 임상시험이었다. 연구에 따르면 CAD를 사용해도 숙련된 의사가 진행성 선종(암으로 발전할 가능성이 가장 높은 종양)을 발견하는 비율이 높아지지 않는 것으로 나타났다.

CAD를 검사 절차에 통합하면 발견된 선종의 전체 수가 증가했지만, 암으로 발전할 가능성이 가장 적은 훨씬 작은 종양의 수가 포함되어 이 수치가 커졌다.

폴립이라는 이러한 작은 종양을 찾아 제거하는 것의 가치는 여전히 논란의 여지가 있다. 그러나 스페인의 호드리고 호버 박사가 이끄는 연구원들은 이를 제거하는 것이 결장 손상과 같은 작지만 실제적인 위험을 초래한다고 썼다.

그들의 연구는 8월 29일 Annals of Internal Medicine에 게재되었다.

같은 문제에 대한 다른 연구에서는 표준 대장내시경 검사에 CAD를 추가하는 방법을 테스트한 21개의 이전 임상시험 분석과 결과가 유사하다고 보고했다. 전반적으로 AI의 추가로 폴립의 검출 속도가 증가했지만, 이는 더 크고 더 위협적인 종양이 아닌 작은 폴립의 검출 증가에 의한 것이었다.

새로운 연구에 참여하지 않은 NCI 암 예방 부서의 수의학 박사인 아사드 우마르는 이러한 연구에 사용된 AI 기반 CAD는 ChatGPT와 같은 최신 도구를 구동하는 데 사용되는 AI만큼 발전하지 않았다고 설명했다.

우마르 박사는 이러한 시험에 사용된 시스템은 "아직도 일종의 원시적인 AI이다. 2022년, 2023년에 우리가 본 것과는 다르다"라고 말했다. 그는 계속해서 첨단 AI 기술이 CAD 시스템에 통합되면 대장암 검사를 개선하는 데 잠재적으로 역할을 할 수 있다고 말했다.

“다음 버전의 CAD는 훨씬 더 좋아질 것 같다”고 그는 말했다.

AI가 숙련된 의사의 성과를 높여주나?

대장내시경 검사는 끝에 고화질 카메라가 달린 길고 얇은 관(대장경)이 항문을 통해 직장으로 들어가 결장 전체를 통과하게 된다. 새로운 연구와 함께 사설을 쓴 예일대학의 데니스 슝 박사는 시술을 수행하는 의사가 혼자 일할 수 없다고 말했다.

그는 “시술 도중 대장내시경을 꺼내는데 내시경 담당 간호사가 ‘뭔가 본 것 같다’고 하면 매번 돌아가서 살펴보곤 했다”고 말했다.

지난 10년 동안 AI 기반 컴퓨터 시스템은 대장내시경 검사를 수행하는 의사인 위장병 전문의에게 유사한 역할을 수행하도록 설계되었다.

이러한 시스템은 결장경이 결장을 통과하면서 결장 내막의 조직을 스캔하는 소프트웨어를 기반으로 한다. CAD 소프트웨어는 대장내시경으로 얻은 수백만 장의 이미지에 대해 "훈련"되어 인간의 눈으로 놓칠 수 있는 변화를 잠재적으로 인식할 수 있다. 알고리즘이 폴립과 같은 의심스러운 조직을 감지하면 컴퓨터 화면에 해당 부위를 밝히고 소리를 내서 대장내시경 팀에 알린다.

현재까지 이러한 시스템에 대한 연구는 내시경 의사의 성과를 향상시키는지 여부에 대해 상충되는 증거를 제공했다. 그리고 이전의 임상시험은 진행성 선종을 발견하는 데 의미 있는 차이가 있는지 판단할 만큼 규모가 크지 않았다.

크지 않고 작은 폴립 찾기

이러한 데이터 격차를 메우기 위해 스페인의 연구원들은 2021년에 ‘CADILLAC’ 시험을 시작했다. 6개의 주요 대장내시경 센터의 연구원들은 대변 면역화학 검사 (FIT)를 통해 대변에서 혈액이 발견된 3,000명 이상의 사람들을 등록시켰다. FIT에서 양성 반응을 보이는 사람들은 진행성 선종이나 대장암에 걸릴 위험이 높기 때문에 추적 대장내시경 검사를 받는 것이 좋다.

참가자들은 표준 대장내시경 검사(대조군) 또는 CAD를 이용한 대장 내시경 검사를 받도록 무작위로 배정되었다. 이번 연구에는 6개 센터의 내시경 전문의 64명이 참여했다.

전체적으로 진행성 선종이나 대장암은 두 그룹 참가자의 약 34%에서 발견되었다.

이러한 결과는 CAD를 시술에 추가하면 진행성 선종과 대장암의 발견이 증가한다는 사실을 발견한 일부 이전의 소규모 연구 결과와 다르다.

이러한 차이는 적어도 부분적으로는 참여한 내시경 의사의 광범위한 경험과 그에 따라 대조군에서 진행성 선종의 발견율이 높은 때문일 수 있다고 연구팀은 썼다.

선종 발견이 낮거나 "낮은 탐지자"로 간주되는 내시경 의사 그룹에서는 컴퓨터 지원 탐지 시스템의 효과가 더 클 수 있다.

컴퓨터를 이용한 탐지 덕분에 숙련된 의사에 의해서도 제거되는 직경 5mm 미만의 작은 폴립의 수가 늘어났다.

유사한 결과가 대장내시경 검사에 추가된 CAD를 테스트한 21개의 이전 무작위 임상 시험 결과를 분석한 유럽 연구팀이 수행한 두 번째 연구에서도 나타났다. 메타 분석이라는 이 연구에는 이전 임상시험에 참여한 18,000명 이상의 사람들에 대한 데이터가 포함되었다.

‘CADILLAC’ 연구에서와 마찬가지로 메타 분석에서는 CAD를 추가하면 작은 폴립의 발견이 50% 이상 증가했지만 진행성 선종은 그렇지 않은 것으로 나타났다.

대장내시경 검사에서 발견된 폴립은 시술 중에 제거된다. 따라서 작은 폴립의 발견이 증가함에 따라 반드시 제거할 필요가 없는 너무 많은 것들을 제거하게 될 수 있다. 이는 과잉치료라고 불리는 현상이다.

폴립을 제거할 때마다 결장에서 덩어리를 꺼내기 때문에 천공과 출혈의 위험이 있다. 드물지만 그런 일이 일어난다.

CAD가 미래의 팀원이라고?

이러한 연구에서 CAD가 진행성 선종의 발견을 개선하지 못했다는 점은 다소 실망스러웠다. 왜냐하면 대장내시경 검사를 위한 작업순서를 가속화하고 간소화할 수 있는 기술이 추가로 개발되어야 하기 때문이다.

현재 대장내시경 선별검사를 받는 사람의 수는 국가 지침에서 권장하는 것보다 훨씬 적다. 그러나 미국에는 필요한 만큼의 대장내시경 검사를 수행할 만큼 위장병 전문의가 충분하지 않다. 일부 농촌 지역과 같은 일부 지역에서는 훈련된 전문가의 부족으로 인해 적시에 검사를 받는 데 이미 영향을 미치고 있다.

AI 기반 시스템이 궁극적으로 대장내시경 검사 과정의 속도를 높일 수 있다면 현장의 인력 부족을 보완하는 데 잠재적으로 도움이 될 수 있다.

현재 무작위 시험에서는 컴퓨터 지원 탐지를 추가해도 프로세스가 느려지지 않았으며 이는 중요한 첫 번째 단계이다.

또한 이 기술은 궁극적으로 식도암의 초기 징후를 찾기 위해 바레트식도( Barrett's esophagus)라는 질환을 앓고 있는 사람들을 검사하는 것과 같은 유사한 절차에 도움이 될 것이다.

식도의 전 암 부위는 편평한 경향이 있기 때문에 결장과 직장의 종양보다 식별하기가 훨씬 더 어렵다. 그러나 위장관 어디에서나 동일한 문제가 있다. 암으로 발전할 병변을 어떻게 식별할 것인가 라는 것이다.

현재로서는 AI 시스템이 절실히 필요한 새로운 내시경 의사를 훈련하는 데 역할을 할 수 있으며, 그들은 경험이 부족하기 때문에 자연스럽게 폴립과 관련된 더 많은 것을 놓칠 것이라고 우마르 박사는 설명했다.

진정으로 판도를 바꾸는 발전은 대장내시경 검사 중에 확인된 폴립이 잠재적으로 위험한지 여부에 대해 실시간 확실성을 제공할 수 있는 컴퓨터 시스템이 될 것이라고 슝 박사는 말했다. 현재 시술 중에 제거된 조직은 분석을 위해 병리학자에게 보내야 하며, 이는 며칠이 걸릴 수 있다.

“내 희망 목록에는 모든 폴립을 감지하고 암인지 여부를 실시간으로 알려주는 알고리즘이 있다. … 그러면 환자와 더 많은 시간을 보내고 그들이 다음에 무엇을 해야 하는지 조언할 수 있을 것”이라고 슝 박사는 말했다.

이러한 시스템은 곧 임상에 등장하지 않겠지만 대장내시경 장비를 생산하는 회사들은 이미 AI를 시스템에 직접 구축하기 시작했다.

“결국, 내시경을 통해 직접적으로 실현 될 것이다. 내 생각에는 그것이 머지않은 미래가 될 것이다”라고 슝 박사는 말했다.

사람들은 AI가 일자리를 빼앗을 것이라고 걱정하는 경향이 있다. 그러나 AI는 인간이 인간을 돌볼 수 있도록 시간을 벌어줄 수 있는 치료 팀 구성원이 될 것이다.