AI는 유방암 진단에서 방사선 의사의 부족을 보완할 수 있지만 아직 준비가 안 됨

최근 임페리얼 کال리지 런던과 구글 헬스에서 컴퓨터 비전 모델을 개발하여 엑스레이를 사용하여 유방암을 진단하도록 설계했습니다. CNN에 따르면, 이 모델은 29,000명 이상의 여성의 엑스레이를 사용하여 훈련되었으며, 6명의 방사선 의사와 비교하여 모델이 의사들의 평가를 능가하는 것으로 나타났습니다.

현재 NHS는 유방암을 엑스레이로 진단하기 위해 두 명의 의사의 결정을 결합합니다. 두 의사가 의견이 일치하지 않는 경우, 세 번째 의사가 이미지를 검토하기 위해 호출됩니다. 의사들은 환자의 의료 기록에 접근할 수 있었지만, AI 장치는 엑스레이만을 기반으로 결정했습니다. 이러한 제한에도 불구하고, AI 모델은 두 명의 의사와 비교하여 유방암을 진단하는 데 최소한큼 좋은 성능을 보였습니다. 실제로, 모델은 유방암을 감지하는 데 단일 의사보다 더 나은 성능을 보였습니다. AI와 의사들의 거짓 양성률을 비교했을 때, AI는 약 1.2% 더 정확한 것으로 나타났습니다. 연구 보고서에 따르면, AI는 또한 실제 양성 케이스를 놓친 거짓 음성률을 약 2.7% 감소시켰습니다.

연구 보고서의 공동 저자이자 암 연구 재단 임페리얼 센터의 디렉터인 아라 다르지(Ara Darzi)는 연구 팀이 시스템이如此 높은 품질의 결과를 내놓을 것이라고 예상하지 못했다고 설명했습니다. 그러나 다르지는 암 검진의 생산성과 정확성을 향상시키는 가능성에 대해 흥분합니다.

유방암은 여성에서 두 번째로 많은 암 사망 원인이며, 조기 진단하면 결과를 크게 개선할 수 있습니다. 그러나 미국 암 협회에 따르면, 현재 대규모 검진 프로그램은 약 5명 중 1명이 암을 놓치고 있습니다.

이러한 이유로 연구 팀은 시스템을 개선하고 최고의 임상 의사와 비교하여 경쟁할 수 있기를 바랍니다. 연구 팀은 또한 알고리즘이 방사선 의사의 부족을 해결할 수 있다고 말했습니다. 왕립 방사선 의사 협회에서 수행한 보고서에 따르면, 영국에서는 2023년까지 약 2,000명의 방사선 의사가 부족할 것으로 예상됩니다.

그러나 다르지는 현재 시스템이 인간을 대체하고 보조 해석기로 사용될 준비가 되지 않았다고 인정합니다. 의료 분야에서 AI 도구는 초기 약속을 지키지 못하는 경우가 많습니다. 이는 충분히 시뮬레이션할 수 없는 복잡한 요인 때문입니다. 이 연구의 한 가지 큰 제한은 모든 이미지가 단일 맘모グラ피 시스템에서 나왔으며, 이미지의 다양성이 부족하다는 것입니다. QZ에 따르면, 연구 팀은 이미지의 다양성을 확인하는 데 사용할 수 있는 세부 정보에 접근할 수 없었으며, 따라서 시스템이 소수 민족의 엑스레이를 검사할 때 여전히 높은 정확도를 보이는지 알 수 없습니다. 영국과 미국에서는 유방암 진단에서 인종 차이가 존재하며, 영국에서는 흑인 여성들이 유방암 검사를 받을 가능성이 더 낮습니다.

구글은 모델을 훈련시킨 데이터의 차이를 해결하기 위해 시간을 할애할 계획이며, 더 큰, 더 포괄적인 데이터 세트를 만들고자 합니다. 시스템은 임상 시험에서 테스트되어야 하며, 임상 환경에서 사용되기 전에 사용할 수 있게 됩니다. 연구 팀이 개발한 알고리즘은 진정으로 의료 결과를 개선하고 생명을 구할 수 있는力量를 가지고 있지만, 매우 신중하게 테스트되어야 합니다.