인공지능(AI)의 ‘림프부종’(Lymphedema) 진단 정확도가 완벽에 가까운 것으로 확인됐다. 림프부종은 암 치료 과정에서 발생하는 부작용으로 조기 진단이 중요한 질병이다.
4일(한국시간) 미국 뉴욕대(NYU) 연구팀이 내놓은 연구결과에 따르면 ‘머신러닝’(machine learning)의 림프부종진단 정확도는 93.75%에 달했다.
머신러닝이란 데이터를 분석하고 스스로 학습하는 과정을 거쳐 특정한 패턴을 찾을 수 있는 능력을 갖춘 인공지능을 말한다. 이런 기술은 현재 얼굴인식·유전자분석·질병진단 등 다양한 분야에서 활용되고 있다.
AI의 진단 정확도는 뉴욕대 간호학과 연구진에 의해 측정됐다. 연구진은 유방암으로 치료받은 적이 있는 여성 355명의 정보를 활용해 연구를 진행했다.
인공지능에게 제공된 정보는 나이·인종 등 개인정보, 현재 겪고 있는 증상 및 과거 림프부종 발병 여부 등이었다. 머신러닝은 이 정보를 5가지 방법으로 분석해 참여자들의 림프부종 발병여부를 판단했다.
그 결과 머신러닝이 실제 림프부종이 발생한 환자를 찾아낼 확률은 93.75%에 달하는 것으로 나타났다.
연구 책임자인 메이 푸 교수는 “현재 의료진은 해당질환 진단 시 육안으로 보이는 붓기 등을 근거로 판단을 내리고 있지만, 부종이 눈에 띌 정도면 이미 림프부종은 상당히 진행된 상태”라고 설명했다.
이어 “연구결과 AI는 이런 림프부종의 진단에 높은 정확도를 보였다”며 “특히 해당질환 발병 위험이 약 20년 동안 지속되는 유방암 환자에게는 큰 도움이 될 것”이라고 전망했다.
우리 몸에는 동맥·정맥과 같은 혈관계 외에 ‘간질액’의 순환을 담당하는 림프계가 존재한다. 림프부종은 이런 간질액의 수송을 담당하는 림프계가 막히거나 기능이 저하될 때 발생하며, 팔 혹은 다리에 과도하게 간질액이 축적되면서 붓는 증상이 나타난다.
암 환자의 경우 수술이나 방사선 치료, 암의 진행에 따른 혈관손상 등으로 림프부종이 발생하기도 한다. 특히 유방암의 경우 환자 10명 가운데 4명이 10년안에 림프부종을 겪는 것으로 알려져 유병률이 높은 편이다.
림프부종은 현재 특별한 치료법이 없는 실정이지만 일찍 발견될 경우 증상 악화를 늦출 수 있어 조기진단이 중요하다.
이번 연구결과는 국제학술지 ‘mHealth’ 최신호에 소개됐다.
기사출처 : 뉴스웍스
