학습 안 시켜도 암 진단…의사 11명 이긴 AI 나왔다

별도의 데이터 학습 없이 여러 종류의 암을 진단하고, 특정 분야에서는 전문의보다 뛰어난 성능을 보인 인공지능(AI) 병리 진단 시스템이 개발됐다.

홍콩과기대 리샤오멍 교수, 광둥성인민병원 장칭링, 마카오과기대 장캉 교수 공동 연구팀은 이같은 내용을 담은 논문을 지난 3일 국제학술지 '네이처 캔서'에 게재했다고 밝혔다. 연구팀이 개발한 AI 시스템의 이름은 'PRET(Pan-cancer REcognition without example Training)'다.

병리 검사는 암 진단의 표준이지만, 전 세계적인 병리학자 부족과 기존 AI 모델의 한계로 어려움을 겪어왔다. 기존 AI는 암 종류별로 방대한 양의 데이터 학습이 필요해 확장성이 떨어졌다. PRET는 '기성복(prêt-à-porter)' 개념에서 착안, 별도 훈련 없이 즉시 다양한 암 진단에 투입할 수 있는 범용 모델이다.

연구팀은 4484개의 전체 슬라이드 이미지를 포함한 23개 국제 벤치마크에서 PRET를 평가했다. 그 결과 20개 과제에서 기존 방법을 능가했으며, 15개 벤치마크에서는 곡선하면적(AUC) 97% 이상을 달성했다. 성능은 최대 36.76% 향상됐다.

특히 PRET는 단 8개의 슬라이드 예시만으로 림프절 전이 여부를 탐지하는 과제에서 임상 수준의 진단 정확도를 보였다. 이는 11명의 병리학자보다 뛰어난 성과다.

연구팀은 PRET가 유연하고 비용 효율적인 해결책을 제시함으로써, 의료 서비스가 부족한 지역에서도 활용 가능한 AI 기반 병리 시스템의 기틀을 마련할 것으로 기대했다.