식도암과 위암을 3년 전에 미리 예측할 수 있는 AI 기술이 등장

 
 
체중이나 과거 병력 등, 특별한 검사 없이 기초적인 의료 데이터를 바탕으로, 진단받기 적어도 3년 전에 특정 종류의 암을 정확하게 예측할 수 있는 AI 툴 개발에 성공했다고 미국 미시간 대 연구팀이 발표했습니다.

Predicting Incident Adenocarcinoma of the Esophagus or Gastric Cardia Using Machine Learning of Electronic Health Records - Gastroenterology
https://doi.org/10.1053/j.gastro.2023.08.011

AI can predict certain forms of esophageal and stomach cancer | Michigan Medicine

AI can predict certain forms of esophageal and stomach cancer

 
"검진에 의해 암의 전조 증상을 미리 발견할 수 있으면 대응이 가능하지만, 암 발병 환자들의 대다수는 애당초 조기 검진을 받지 못합니다."라고 미시간 대 의학부 교수 조엘 루벤스타인 씨는 말합니다. 미국을 비롯한 구미 국가에서는 식도암과 위암이 급증하고 있으며, 그중에서도 식도선암(EAC)이나 식도에서 위로 이어지는 입구에 발생하는 위분문부 선암(GCA)은 특히 치사율 높은 암입니다.

이러한 암은 위산이 식도에 역류하는 위식도 역류증이 원인이 되어 발병하는 바렛 식도(식도 하부의 점막이 위에서 연속적으로 같은 원주상피세포로 대체되는 상태)가 트리거가 되는 경우가 많기 때문에 검진에 의해 이 증상을 특정하는 것이 추천됩니다. 그러나, 이 진단은 환자와 의료 관계자 모두에게 잘 알려지지 않은 것이 현실이라고 합니다.

루벤스타인은 "우리는 10년도 더 전부터 바렛 식도 환자를 확인하기 위한 도구를 개발하고 있었습니다. 하지만 이 도구는 환자의 둔부와 허리 크기를 측정해야 하는데, 이러한 측정은 쉽지 않은 데다가, 의료진이 이 도구를 사용하려면 웹사이트를 통해 환자의 위험도를 계산해야 했습니다."라고 코멘트.

그래서 연구팀은, AI를 이용해 미국 퇴역군인 천만 명 이상의 EAC와 GCA의 발생률에 관한 데이터를 분석, 의료 정보로부터 이러한 암을 특정하는 AI 툴 K-ECAN(Kettles Esophageal and Cardia Adenocarcinoma predictioN tool)」을 개발했습니다.

기존의 암 진단 툴과 달리, K-ECAN은 환자의 체중이나 통계 정보, 과거 진단력, 일상적 검사 결과 등, 전자 의료 기록으로부터 용이하게 입수 가능한 데이터를 이용해, EAC와 GCA의 위험을 정확하게 파악합니다.

K-ECAN의 정확성 테스트한 결과, K-ECAN은 기존 지침과 이전에 검증된 예측 도구보다 정확하며, 진단받기 3년 전에 미리 암을 정확하게 예측할 수 있다는 것. 게다가 K-ECAN은 전자 의료 기록에 내장된 자동화 도구이기 때문에, 암 특정이 기존보다 용이해질 것으로 기대되고 있습니다.