AI, 진행성 유방암 진단엔 유용하지만 일부 암은 여전히 놓친다

유방암 검출에 효과적이지만 침습성 암 14% 놓쳐

유방촬영술에 활용되는 AI가 침습성 유방암의 14%를 놓친다는 연구 결과가 나왔다.

유방암은 0기로 분류되는 관상피내암과 1~4기로 나뉘는 침습성 유방암으로 구분된다. 기존 연구에서는 유방암 전체를 기준으로 AI가 유방촬영술에서 암을 놓치는 확률(위음성률)이 약 19.4%로 보고되었다. 하지만 침습성 유방암의 경우, 놓침이 환자의 예후에 직접적으로 영향을 미치기 때문에, 침습성 유방암만을 대상으로 한 AI의 위음성률과 놓치는 암의 특성을 규명하는 것이 매우 중요하다.

고려대학교 의과대학 유방센터팀(고대안암병원 영상의학과 송성은 교수, 고대구로병원 영상의학과 우옥희 교수) 연구팀은 국내에서 개발된 상용 AI 소프트웨어(Lunit Insight MMG)를 이용해 유방촬영술 판독에서 침습성 유방암의 놓침률과 특성을 분석했다. 2014년부터 2020년까지 진단된 1,097건의 유방암을 대상으로 연구 결과, AI는 전체 유방암의 14%를 놓쳤으며, 분자 아형별로는 내강암 아형에서 17.2%, 삼중음성암 아형에서 14.5%, HER2양성암 아형에서 놓침률이 9%로 나타났다.

AI가 놓친 침습성 유방암의 주요 특징으로는 젊은 연령, 2cm 이하의 작은 종양, 낮은 조직학적 등급, 림프절 전이 적음, 낮은 Ki-67, 비유선구역(유방 외곽부) 위치, BI-RADS 4 범주의 영상 소견 등이 있었다. AI가 놓친 암의 61.7%는 영상의학과 의사가 발견할 수 있는 암으로 평가되었으며, 놓친 원인으로는 치밀 유방, 비유선구역, 구조 왜곡, 미세석회화 등이 확인되었다. 

고려대학교 안암병원 영상의학과 송성은 교수는 "이번 연구 결과는 AI 진단 보조 기술이 뛰어난 유방암 검출률을 보이고 있지만, 아직도 영상의학과 의사의 적극적인 보완과 주의가 필요함을 시사한다"고 말했다. 또한 "유방촬영술에서 AI가 놓치는 침습성 유방암의 특징을 이해하는 것이 임상 현장에서 AI를 보다 적절하게 활용하고, 향후 AI 기술을 최적화하는 데 중요한 역할을 할 것"이라고 덧붙였다. 

한편, 이번 연구는 영상의학 분야 최고 권위 학술지인 Radiology(IF 15.4)에 'AI 기반 유방촬영 검사로 놓친 침습성 유방암(Invasive Breast Cancers Missed by AI Screening of Mammograms)'이라는 제목으로 게재됐다.