세계보건기구(WHO)의 통계에 따르면 2020년 전 세계적으로 유방암 신규 확진자가 230만 명으로, 모든 암 중 1위를 차지했고, 폐암을 제치고 1위 암이 되었습니다.

하지만 조기에 발견하고 신속하게 치료하여 종양이 전이되기 전에 암세포를 죽일 수 있다면 유방암 사망률을 크게 줄일 수 있습니다. 현재 유방암의 초기 검진에 일반적으로 사용되는 방법은 유방 엑스레이 검사이며, 의사는 엑스레이 필름을 분석하고 검토하여 유방의 건강 상태를 판단합니다. 하지만 검토 과정에는 많은 시간이 소모되고 다른 환자의 치료에 영향을 미칠 수 있습니다.
이를 위해 영국 노팅엄 대학의 연구진은 상업용 AI와 의사의 유방 엑스레이 판독 능력을 비교하여 임상 의학에 AI를 적용하기 위한 새로운 아이디어를 제공했습니다.

저자 | 쉐차이

편집자 | 세 마리 양, 철탑

본 기사는 HyperAI WeChat 공개 플랫폼에 처음 게재되었습니다.~

미국 암 협회의 통계에 따르면 2022년 미국 여성의 신규 암 발생 건수는 약 93만 건이었으며, 이 중 약 29만 건이 신규 유방암 환자로, 31%에 해당합니다.동시에 유방암 환자는 암 사망자 중 15%를 차지했는데, 이는 폐암에 이어 두 번째로 많은 수치입니다.

그림 1: 2022년 미국에서 발생한 신규 암 발생 건수(위) 및 암 사망자 수(아래)

중국에서는유방암은 21세기 여성에게 가장 흔한 암입니다., 매년 새로운 환자 수가 증가하고 있습니다.

그림 2: 2000년부터 2016년까지 중국 여성의 신규 암 발병 건수(회색은 유방암 발병 건수를 나타냄)

유방암은 비정상적인 유방 세포가 통제 불능적으로 성장하여 종양을 형성하는 질병입니다. 적절한 시기에 조치를 취하지 않으면 종양이 전이되어 퍼져 결국 생명을 위협하게 됩니다.하지만 암 초기 단계에서 국소 종양을 발견하고 치료를 시작하면 암의 5년 생존율은 99%에 도달할 수 있습니다.

현재 병원에서는 일반적으로 유방촬영술을 통해 초기 유방암 검진을 실시합니다. 그러나 초기 선별 과정에서 거짓 양성 반응이 발생할 수 있습니다.암이 없는 환자들이 불필요한 검사를 받게 됩니다. 또한, 누락이 있을 수 있으며, 이로 인해 환자에게 가장 적합한 치료 시기가 늦어질 수도 있습니다.

따라서 많은 유럽 국가에서는 가능한 한 많은 거짓 양성 사례를 제거하기 위해 유방조영술을 검토합니다. 이 방법은 효과적이다.6%-15%는 거짓 양성률을 줄이는 동시에 암 검출률도 증가시켰습니다.

하지만 엑스레이를 읽고 평가하는 데는 상당한 시간이 걸립니다.의사-환자 비율이 낮은 지역에서는 엑스레이 사진을 검토하는 데 의사의 시간이 많이 소요될 뿐만 아니라 다른 환자의 조기 검진에도 영향을 미칩니다.

AI의 적용으로 의사의 업무 부담이 일부 경감되었습니다. 하지만 AI에게 생명과 건강을 평가하도록 맡기는 것은 안전하지 않은 것으로 보인다.이와 관련해 영국 노팅엄대학교의 얀첸 교수는 "AI를 임상의학에 적용해야 한다는 압력이 크지만, 여성 건강을 보호하기 위해 AI를 잘 적용해야 한다"고 말했다.

이를 위해 얀 첸의 팀은 상업용 AI 루닛의 정확도를 의사가 유방조영술을 판독하는 정확도와 비교했습니다.연구 결과에 따르면, 루닛의 유방조영술 분석 능력은 인간 의사의 능력과 비슷한 것으로 나타났습니다.이 결과는 "Radiology"에 게재되었습니다.

논문 링크:

https://pubs.rsna.org/doi/10.1148/radiol.223299#_i13

실험 절차

데이터세트:수행 데이터 세트

이 연구에서는 PERFORMS 데이터 세트 두 개를 모델의 테스트 세트로 선택했습니다. 각 PERFORMS 데이터 세트는 악성 종양(약 35%), 양성 종양 및 정상 결과를 포함한 60개의 까다로운 X선으로 구성되어 있습니다.PERFORMS 데이터 세트는 지난 30년 동안 영국 국립 건강 서비스 유방암 검진 프로그램(NHSBSP)에 참여하는 의사의 입문 테스트와 정기 평가에 사용되었습니다.

평가 기준:주석 + 평가

X선을 분석할 때,의사는 의심스러운 위치를 표시합니다.마지막으로 정상, 양성, 불확실, 의심, 악성에 따라 1~5점의 평가를 내립니다.

AI는 엑스레이의 각 특징에 대한 의심스러움을 1~100점 척도로 평가합니다.가장 높은 점수는 전체 X선에 대한 점수로 간주되었습니다. 의심스러운 특징이 없으면 0점으로 간주합니다.

그림 3: 의사와 AI의 유방 엑스레이 분석

A: 파란색 화살표는 직경 8mm의 알려지지 않은 덩어리를 나타내며, 나중에 조직학적 등급 2의 관암으로 확인되었습니다.

B: 붉은 십자가는 AI가 발견한 이상 특징이고, 파란색 점은 의사가 분석 중에 표시한 의심 부위입니다.

비교 결과:특이성 + 민감도

총 552명의 의사가 대회에 참여하여 NHSBSP 전체의 68%를 차지했으며, 이 중 315명이 영상의학과 의사, 206명이 방사선사, 31명이 임상의였습니다.

두 개의 PERFORMS 데이터 세트를 분석한 결과, 161개의 유방조영술은 정상이고, 70개는 악성 종양이며, 9개는 양성이라는 결론을 내렸습니다. 악성 종양의 일반적인 특징으로는 종괴(64.3%), 석회화(12.9%), 비대칭(11.4%), 구조적 왜곡(11.4%)이 포함되었으며, 병변의 평균 크기는 15.5 ± 9.2mm였습니다.

표 1: PERFORMS 데이터 세트에 대한 결과

인간 그룹의 평균 AUC는 0.88이었습니다. AI 그룹의 AUC는 0.93으로, 인간 그룹의 96.8백분위수에 해당합니다.그러나 두 그룹 간에 AUC에는 유의미한 차이가 없었습니다.

그림 4: 의사군의 AUC 히스토그램과 AI군의 AUC(노란색 선)

인간 그룹의 평균 민감도와 특이도는 각각 90%와 76%였습니다. 개발자가 권장하는 임계값에서AI의 민감도와 특이도는 각각 84%와 89%였습니다.

표 2: 다양한 임계값을 적용한 의사군과 AI군의 판단 결과

TP: 참 양성;

FP: 거짓 양성;

TN: 참 부정;

FN: 거짓 음성;

민감도 = TP / 양성 결과 총 수

특이성 = TN / 총 음성 결과 수.

AI의 ROC 곡선에서 52% 의사는 곡선 위에서 수행했고, 36%는 곡선 아래에서 수행했으며, 12%는 ROC 곡선과 일치하는 수준에서 수행했습니다.

그림 5: AI의 ROC 곡선, 파란색 점은 다양한 의사의 성과입니다.

AI 임계값이 3.06일 때 AI의 민감도는 의사의 민감도와 일치하여 63개의 악성 종양을 검출하고 7개만 놓쳤습니다. 이때 AI의 특이도는 의사의 민감도와 유의미하게 다르지 않았습니다.

임계값을 2.91로 설정했을 때, AI는 의사 그룹과 동일한 특이성을 보였으며 민감도는 91%였습니다.위의 결과는 Lunit AI가 유방 엑스레이를 분석하는 데 있어 민감도와 특이도가 인간 의사와 유사함을 보여줍니다.

그림 6: AI 판단 결과에 미치는 다양한 임계값의 영향

A: 파란색 화살표는 비대칭 부위를 나타내는데, 이는 나중에 조직학적 등급 2의 관암으로 확인되었습니다.

B: AI 임계값이 2.91일 때의 검출 결과이며, 빨간색 십자가가 최종적으로 참 양성으로 식별됨.

C: AI 임계값이 3.06일 때의 검사 결과, 뚜렷한 이상 특징은 발견되지 않았습니다.

얀첸 교수는 이렇게 말했다.이 연구 결과는 AI가 인간 의사와 동일한 수준으로 유방조영술을 분석할 수 있음을 보여주며, AI 검진에 대한 강력한 증거를 제공합니다.".

유방암: 숨겨진 핑크색 살인자

2021년 2월 4일 세계 암의 날을 맞아 세계보건기구(WHO) 산하 국제암연구소는 다음과 같이 밝혔습니다.작년에는 유방암 신규 확진자가 230만 명으로 전체의 11.71%를 차지하며 처음으로 폐암 신규 확진자 수를 넘어섰습니다."숨겨진 핑크 킬러"가 되었습니다.

동시에 유방암 발병률이 가장 높은 집단은 고소득 국가의 여성인 반면, 중소득 및 저소득 국가의 여성에게서는 발병률이 현저히 낮습니다. 게다가 유방암의 약 0.5-1%가 남성에서 발생합니다.

하지만 유방암 자체의 사망률은 높지 않습니다. 2016년부터 2020년까지 800만 명의 여성이 유방암 진단을 받고 생존했는데, 이는 다른 어떤 암보다 많은 수치입니다.

현재 WHO는 전 세계적으로 글로벌 유방암 행동을 홍보하고 있습니다.조기 발견, 시기적절한 진단, 포괄적인 유방암 관리를 통해 전 세계적으로 유방암으로 인한 사망자 수가 줄어들 것으로 기대됩니다.

그림 7: AI 지원 유방암 검진

AI는 유방암의 초기 선별검사를 위한 강력한 도구로서, 적절한 시기에 유방암의 초기 특징을 감지할 수 있으며, '핑크 킬러'를 미리 제거할 것으로 기대됩니다.하지만현재로서는 임상에서 AI를 대규모로 홍보하기에는 너무 이르다. 환경과 알고리즘 자체의 변화가 계속해서 영향을 미치기 때문에 시간이 지남에 따라 AI의 민감도와 특이성이 감소할 것이기 때문이다.

Yan Chen 교수도 다음과 같이 믿습니다.AI가 임상에 적용되면 이를 지속적으로 평가하고 모니터링할 수 있는 메커니즘이 필요합니다.". 현재 전 세계 연구팀이 AI의 탐지 결과를 평가하고 있으며, 만족스러운 결과를 얻고 있습니다.앞으로 효율적인 AI와 완벽한 규제 메커니즘의 도움으로, 온갖 질병이 '숨길 곳이 없게' 되고, 우리의 건강은 더욱 안정적으로 보호받게 될 것입니다.

참조 링크:

[1]https://acsjournals.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.3322/caac.21708

[2]https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2667005422000047