AI 이용한 ‘암 생존 계산기’ 개발

인공지능(AI)를 기반으로 암 환자의 생존 기간과 예후를 예측할 수 있는 ‘암 생존 계산기’가 개발됐다.

2023년 미국 외과학회(ACS) 임상 회의에서 발표된 연구에 따르면, 미 노스웨스턴데 의대 연구팀은 새로 진단받은 암 환자의 장기 생존 가능성을 추정하기 위한 인공 지능(AI) 기반 도구를 개발했다.

연구팀은 “현재 암 환자의 생존율 추정은 주로 암 단계에 달려 있다. 병기 결정 기준 외에도 환자의 생존에 영향을 미칠 수 있는 다른 요인이 많이 있다"며 "우리는 암 생존율 계산기를 개발하여 환자가 암 예후와 관련하여 무엇을 기대할 수 있는지에 대한 보다 개인화된 추정치를 제공하고자 했다"고 밝혔다.

다기관 연구팀은 AI 유형을 사용하여 암 생존 계산기(Cancer Survival Calculator)라는 프로토타입 도구를 만들고 이를 전국 암 데이터세트에서 테스트했다. 초기 테스트에서는 유방암, 갑상선암, 췌장암 환자의 생존 기간이 5년으로 추정되었다.

이번 연구는 각 암 유형에 대해 환자 생존에 가장 큰 영향을 미치는 환자, 종양 및 치료 특성을 확인하는 것을 목표로 했다.

연구팀은 2015년과 2017년에 유방암, 갑상선암, 췌장암으로 진단받은 환자들로부터 관련 정보를 수집했다. 환자 기록은 미국에서 새로 진단된 암 사례의 72%에 대한 기록을 포함하는 국립 암 데이터베이스(NCDB)의 일부였다. 연구팀은 유방암 환자 259,485 명, 갑상선암 환자 76,624명, 췌장암 환자 84,514명의 데이터를 포함했다.

연구팀은 세 가지 암 부위 모두에 대한 환자, 종양 및 치료법에 따른 다양한 특성이 생존에 큰 영향을 미친다는 사실을 발견했다.

진단 후 5년 동안 환자의 생존 여부에 영향을 미치는 상위 4가지 요인은 암 부위별로 다음과 같다.

유방암: 1) 환자가 암 수술을 받았는지 여부, 2) 진단 당시 환자의 연령, 3) 종양 크기, 4) 진단에서 치료까지의 시간.

갑상선암: 1) 진단 당시 연령, 2) 종양 크기, 3) 치료 시간, 4) 림프절 침범.

췌장암: 1) 암 수술; 2) 암의 조직학 또는 현미경 분석, 3) 종양 크기, 4) 진단 당시 연령.

또한 유방암 생존에 중요한 것으로 밝혀진 것은 유방암 병기의 일부인 호르몬 수용체 상태와 유방암의 바이오마커인 Ki-67의 존재였다.

종양 크기와 같은 예측 요인 중 일부는 암 병기의 일부이지만 질병 단계를 넘어 암 환자의 생존에 영향을 미치는 더 많은 요인이 있음을 보여주었다.

더욱이 검증 테스트를 통해 이 계산기는 실제 생존 후 9~10개월 이내에 암 생존율을 추정할 때 세 곳의 암 부위 모두에 대해 "매우 정확"한 것으로 나타났다.

연구팀은 이번 암 생존 계산기는 환자의 예상 예후에 영향을 미치는 것으로 알려진 특정 종양 바이오마커와 치료 변수가 포함되어 있어 이전의 이전의 많은 생존 계산기와 차별성을 갖는다.

연구팀은 따르면 이번에 사용된 데이터세트는 다른 계산기의 데이터세트보다 더 포괄적이며 처리 속도를 높이는 기계 학습과 같은 새로운 데이터 모델링을 사용했다. 모델의 위험 예측은 구형 계산기로 생성된 예측에 비해 향상된 정확도를 보여주었다.

이후 연구팀은 다음 단계로 임상 실습에서 암 생존 계산기를 사용할 수 있는 사용자 인터페이스를 완성한 다음 선택한 암센터에서 계산기를 파일럿 테스트할 예정이다.