수술 중 암 진단 AI 개발…"수술 결정 92.6% 지원"

수술 중 암 진단을 돕는 인공지능(AI) 기반 병리 모델이 개발돼 실제 수술 결정의 92.6%를 지원했다는 연구 결과가 나왔다.

중국 중산대학 차이무위 교수와 홍콩과학기술대학 천하오 교수 연구팀은 동결절편 검사에 특화한 기초 모델 'CRISP'를 개발했다고 10일(현지시간) 국제학술지 네이처 메디신에 발표했다.

CRISP는 10개 의료기관에서 수집한 10만 장 이상의 동결절편을 학습해 만들어졌다. 연구팀은 25개 해부학적 부위에서 얻은 5000만 개의 이미지 조각으로 모델을 사전 훈련했다.

이 모델은 1만5000장이 넘는 수술 중 절편을 대상으로 양성·악성 감별, 주요 수술 결정, 범암 검출 등 약 100개 진단 과제에서 평가받았다.

그 결과 6개 기관, 14개 암종, 24개 해부학적 부위에서 안정적인 일반화 성능을 보였다. 기존에 학습하지 않은 부위와 희귀암에서도 유효했다.

3000명 이상이 참여한 전향적 연구에서는 실제 수술 환경에서 높은 진단 정확도를 유지했고, 92.6%의 사례에서 수술 결정에 직접 정보를 제공했다.

사람과 AI가 협업한 경우 진단 업무량은 35% 줄었고, 105건의 보조 검사를 피할 수 있었다. 미세 전이 검출 정확도는 87.5%로 향상됐다.

동결절편 검사는 수술 중 조직을 급속 냉동해 진단하는 방식으로, 종양 절제 범위와 절제면 상태 판단에 쓰인다. 다만 조직 형태가 복잡하고 신속한 판독이 요구돼 오진 위험이 있다는 한계가 있었다.

기존 AI 병리 모델은 대부분 포르말린 고정 파라핀 포매(FFPE) 표본으로 학습해 동결절편에 바로 적용하기 어려웠다. 연구팀은 동결절편 전용 모델이 수술 현장의 AI 도입을 앞당길 수 있다고 평가했다.