AI 기반 유방조영술 검사의 안전성

인공 지능(AI)이 지원하는 유방조영술 검사는 오늘날 방사선 전문의의 기존 이중 판독에 대한 안전한 대안이며 의사의 과중한 업무량을 줄일 수 있습니다. 이는 이제 유방조영술 검사에서 AI를 사용하는 임상적 안전성을 다룬 전향적 무작위 대조 시험의 중간 분석에서 나타났습니다. 스웨덴 룬드 대학교(Lund University) 연구원들이 주도한 이번 임상시험은 The Lancet Oncology에 게재되었습니다.

매년 스웨덴에서 약 100만 명의 여성이 유방조영술 검사를 받습니다. 각 선별 검사는 두 명의 유방 방사선 전문의가 검토하여 이중 판독이라고 하는 높은 민감도를 보장합니다. 그러나 스웨덴과 다른 곳에서는 유방 방사선 전문의의 인력 부족이 있어 스크리닝 서비스를 위험에 빠뜨릴 수 있습니다. 최근 유방조영술 검사를 지원하는 AI의 잠재력이 많은 관심을 끌었지만 이것이 어떻게 최적으로 수행되고 임상 결과가 무엇인지는 여전히 불분명합니다.

방사선 전문의가 AI의 지원을 받아 작업할 때 어떤 일이 발생하는지 확실히 알기 위해서는 여성을 AI 지원 스크리닝 또는 표준 스크리닝에 무작위로 할당하는 연구가 필요합니다. Mammography Screening with Artificial Intelligence(MASAI) 시험은 AI 지원 선별검사의 효과를 평가하는 최초의 무작위 통제 시험입니다.

“저희 임상시험에서는 AI를 사용하여 유방암 위험이 높은 선별 검사를 식별했으며, 방사선 전문의는 이중 판독을 거쳤습니다. 나머지 검사는 위험도가 낮은 것으로 분류되어 방사선 전문의 한 명만 판독했습니다. 화면 판독에서 방사선 전문의는 다음을 사용했습니다. 이 연구를 이끈 스코네 대학 병원의 컨설턴트이자 룬드 대학의 진단 방사선과 연구원이자 부교수인 Kristina Lång은 말합니다.

안전성 분석에 포함된 80,033명의 여성을 무작위로 두 그룹으로 나누었습니다. AI 지원 스크리닝을 받은 개입 그룹의 여성 40,003명과 AI 지원 없이 표준 이중 판독을 받은 대조군의 40,030명입니다.

“AI를 사용하면 위양성(false positive)에 영향을 미치지 않으면서 표준 스크리닝에 비해 20%(41) 더 많은 암을 발견할 수 있다는 사실을 발견했습니다. 스크리닝에서 위양성(false positive)은 여성이 소환되었지만 검사 후 암 의심이 해소되었을 때 발생합니다.”라고 말합니다. 크리스티나 랑.

동시에 방사선 전문의의 화면 읽기 작업량은 44% 감소했습니다. AI 지원 스크리닝의 화면 판독 수는 표준 스크리닝의 83,231개에 비해 46,345개였습니다.

시간적인 측면이 중요합니다. Kristina Lång은 평균적으로 방사선 전문의는 시간당 50개의 선별 검사를 판독한다고 설명합니다. 연구원들은 AI 그룹에서 대략 40,000건의 스크리닝 검사를 읽는 데 방사선 전문의의 시간보다 약 5개월 덜 걸렸다고 추정했습니다.

“이 연구는 스웨덴 환경의 단일 사이트에서 수행되었습니다. 우리는 이러한 유망한 결과가 예를 들어 다른 방사선 전문의 또는 다른 AI 알고리즘과 같은 다른 조건에서도 유지되는지 확인해야 합니다. 유방 조영술 검사에서 AI를 사용하는 다른 방법이 있을 수 있습니다. 그러나 이러한 것들은 바람직하게는 미래의 환경에서도 조사되어야 합니다.”라고 Kristina Lång은 말합니다.

현재 총 100,000명의 여성이 MASAI 임상시험에 등록되었습니다. 연구팀의 다음 단계는 AI 지원 여부에 따라 어떤 암 유형이 발견되었는지 조사하는 것입니다. 임상시험의 1차 평가변수는 간격-암률입니다. 간격 암은 스크리닝 사이에 진단된 암이며 일반적으로 스크리닝 암보다 예후가 좋지 않습니다. 암 간격 비율은 시험에 참가한 100,000명의 여성이 최소 2년의 추적 관찰을 받은 후에 평가될 것입니다.

“스크리닝은 복잡합니다. 항상 이익과 피해 사이의 균형을 고려해야 합니다. 스크리닝 방법이 더 많은 암을 발견한다고 해서 반드시 더 나은 방법인 것은 아닙니다. 중요한 것은 임상적으로 중요한 암을 한 번에 식별할 수 있는 방법을 찾는 것입니다. 그러나 이는 위양성(false positive)의 폐해와 나태한 암의 과진단과 균형을 이루어야 한다. 간헐암에 대한 계획된 분석은 AI 지원 스크리닝이 더 정확하고 효과적인 스크리닝 프로그램으로 이어지는지 여부를 보여줄 것입니다.”라고 Kristina Lång은 말합니다.

출처: https://www.sciencedaily.com/releases/2023/08/230801200759.htm