AI로 진단 3년 전에 식도암과 위암을 '예지'할 수 있는 기술이 등장

체중이나 기왕력 등 특별한 검사를 필요로 하지 않는 기초적인 의료 데이터를 바탕으로 적어도 진단의 3년 이내에 특정 종류의 암을 정확하게 예측할 수 있는 AI 툴의 개발에 성공했다고 미국 미시간 대학의 연구팀이 발표했습니다.

Predicting Incident Adenocarcinoma of the Esophagus or Gastric Cardia Using Machine Learning of Electronic Health Records - Gastroenterology
https://doi.org/10.1053/j.gastro.2023.08.011

AI can predict certain forms of esophageal and stomach cancer | Michigan Medicine
https://www.michiganmedicine.org/health-lab/ai-can-predict-certain-forms-esophageal-and-stomach-cancer

AI can predict certain forms of esophageal and stomach cancer

“검진으로 암의 전조가 되는 증상을 조기 발견할 수 있으면 수단을 취할 수는 있지만, 특정 암에 걸린 많은 환자는 대부분 암검진조차 받지 않았다"고 미시간 대학 의학부의 교수인 조엘 루벤스타인 씨는 전했습니다. 미국을 비롯한 구미 국가에서는 식도암과 위암이 급증하고 있으며, 그중에서도 식도선암(EAC)이나 식도에서 위로 이어지는 입구에 발생하는 위분문부선암(GCA)은 특히 치사율 높은 암입니다.

이러한 암은 위산이 식도에 역류하는 위식도 역류증 등이 원인이 되어 발병하는 '바렛식도'가 방아쇠가 되는 경우가 많기 때문에 검진으로 이 증상을 특정하는 것이 권장되고 있습니다. 그러나 이 진단은 환자나 의료관계자에게도 생소한 상황이라고 합니다.

루벤스타인 씨는 “우리는 10년 이상 전에 발렛식도 환자를 확인하기 위한 도구를 개발했습니다. 이 도구는 환자의 엉덩이 크기와 허리 크기를 측정해야 하나 이러한 측정은 일상적으로 수행되지 않습니다. 의학자가 이 도구를 사용하려면 전용 웹사이트를 사용하여 환자의 위험을 계산해야 했습니다”라고 밝혔습니다.

그래서 이번에 루벤스타인 연구팀은 AI를 이용해 미국의 퇴역군인 1000만 명 이상의 EAC와 GCA의 발생률에 관한 데이터를 분석해 의료정보로부터 이러한 암을 특정하는 AI툴 'K-ECAN(Kettles Esophageal and Cardia Adenocarcinoma predictioN tool)'을 개발했습니다.

기존의 암진단 툴과 달리 K-ECAN은 환자의 체중이나 통계적인 정보, 과거의 진단력, 일상적인 검사결과 등 전자의료기록(EHR)으로부터 용이하게 입수할 수 있는 데이터를 이용해 EAC와 GCA의 위험을 정확하게 파악합니다.

연구팀이 실제로 K-ECAN의 정확성을 테스트한 결과, K-ECAN은 기존 지침과 이전에 검증된 예측도구보다 정확하며 진단 3년 전에 암을 정확하게 예측했습니다. 게다가 K-ECAN은 전자의료기록에 내장된 자동화 툴로서 기능하기 때문에 암의 특정이 지금까지 보다 용이해질 것으로 기대되고 있습니다.

루벤스타인 씨는 “위식도 역류증의 증상은 식도암의 중요한 위험인자로 암환자의 절반은 위식도 역류증을 경험한 적이 없기 때문에 위식도 역류증의 증상이 있거나 없더라도 암 위험이 높은 사람을 확인할 수 있는 K-ECAN은 특히 유용하다"고 설명했습니다.