폐암은 매년 전 세계적으로 약 180만 명이 사망하는 가장 흔한 암 사망 원인이다. 폐암은 치료가 성공할 가능성이 낮은 말기에 진단되는 경우가 많다. 연구원들은 AI를 사용하여 폐암 검진을 지원하는 것이 프로세스를 더 빠르고 효율적으로 만들고 궁극적으로 초기 단계에서 더 많은 환자를 진단하는 데 도움이 될 수 있기를 바란다.

전산화 단층 촬영이나 CT 스캔은 이미 폐 종양의 징후를 발견하는 데 사용되며 종양이 악성인지 확인하기 위해 생검이나 수술이 뒤따른다. 그러나 각 스캔에는 전문 방사선 전문의가 약 300개의 이미지를 검사하고 매우 작을 수 있는 암 징후를 찾는 작업이 포함된다. 폐암 위험이 높은 사람들을 선별하기 위해 CT 스캔을 사용한 시도는 가능성을 보여주었지만 방사선 전문의가 한 번에 하나씩 추가 검사가 필요한 사람을 결정하기 위해 각 이미지를 검토하는 실제적인 어려움으로 인해 선별이 방해를 받는다.

새로운 연구는 코트다쥐르 대학교(Université Côte d'Azur)에 있는 Inria(프랑스 국립 디지털 과학 기술 연구소) 센터의 Epione 프로젝트 팀의 연구원인 Benoît Audelan이 발표했다. 그는 코트다쥐르 대학교, 테라픽셀(의료 영상용 인공 지능 전문 소프트웨어 회사), 니스 대학교 병원의 동료들과 함께 일했다.

연구원들은 의심스러운 성장을 식별하기 위해 이미 방사선 전문의가 검사한 888명의 환자의 CT 스캔 세트를 사용하여 AI 프로그램을 훈련했다.

그런 다음 그들은 시험의 마지막 2년 동안 촬영한 CT 스캔을 사용하여 3년의 추적 관찰을 통해 폐 검진 시험의 일부였던 1,179명의 다른 환자 세트에서 이를 테스트했다. 여기에는 시험에서 최종 스캔 후 생검을 통해 폐암 진단을 받은 177명의 환자가 포함되었다.

이 프로그램은 CT 스캔에서 악성 종양 177개 중 172개를 식별했는데, 이는 암을 감지하는 데 97%의 효과가 있음을 의미한다. 프로그램이 놓친 5개의 종양은 종양이 신체의 건강한 부분과 구별하기 어려운 가슴 중앙 부근이었다.

연구원들은 또한 동일한 1179명의 환자에서 종양이 진단되기 1년 전에 수행된 스캔에서 프로그램을 테스트했으며 나중에 암으로 진단된 152개의 의심스러운 영역을 식별할 수 있었다.

그러나 연구원들은 이 프로그램이 암이 아닌 의심스러운 영역(위양성)을 너무 많이 식별하며 이 모든 것을 조사하면 불필요한 생검을 초래할 수 있기 때문에 클리닉에서 프로그램을 사용하기 전에 이 부분을 크게 개선해야 한다고 말한다.

연구원들은 방사선 전문의가 어떤 환자를 더 조사해야 하는지 결정하는 데 도움이 되도록 악성 조직과 비악성 조직을 더 잘 구별할 수 있는 새로운 시스템을 개발할 계획이다.

연구에 참여하지 않은 Joanna Chorostowska-Wynimko 교수는 폴란드 바르샤바에 있는 국립결핵폐질환연구소의 유럽호흡기학회 사무총장이자 호흡기의학 컨설턴트이다. 그녀는 "폐암을 조기에 진단하는 것은 생존율을 향상시키는 데 필수적이며 검진은 그 목표를 향한 중요한 단계가 될 것이다. 연구에 따르면 CT 스캔을 통한 검진이 폐암 사망을 줄일 수 있음을 보여준다.

"이 작업은 AI가 많은 스캔을 빠르게 검토하고 조기 단계에서 암 징후를 포착하는 데 도움이 될 수 있음을 보여주기 때문에 유망하다” “그러나 이 프로그램을 사용하기 전에 연구원들은 비정상이지만 양성인 폐 조직과 암일 가능성이 있는 조직을 더 잘 구별할 수 있도록 해야 한다."