인공지능은 방사선 전문의보다 MRI로 전립선암을 더 잘 발견할 수 있습니다.

인공지능(AI)은 방사선 전문의보다 전립선암을 발견할 가능성이 더 높습니다. 또한 AI는 잘못된 경보를 유발할 가능성이 절반입니다. 이는 Radboud University Medical Center가 주관하고 The Lancet Oncology에 게재된 국제 연구에서 입증되었습니다. 이는 국제 팀이 AI를 방사선 전문의의 평가 및 임상 결과와 투명하게 평가하고 비교하는 최초의 대규모 연구입니다.

전립선암 위험이 높은 남성이 이제 정기적으로 전립선 MRI를 촬영함에 따라 방사선 전문의의 업무량이 증가하고 있습니다. MRI를 사용하여 전립선암을 진단하려면 상당한 전문 지식이 필요하며 숙련된 방사선 전문의가 부족합니다. AI는 이러한 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다.

PI-CAI 프로젝트의 리더인 인공지능 전문가 Henkjan Hausman과 방사선 전문의 Maarten de Rooy는 국제 팀이 참여하는 가운데 AI 팀과 방사선 전문의 간의 대규모 경쟁을 조직했습니다. 네덜란드 및 노르웨이의 다른 센터와 함께 10,000개 이상의 MRI 스캔을 제공했습니다. 각 환자의 전립선암 유무를 투명하게 확인하였습니다. 전 세계 다양한 그룹에서 이러한 이미지를 분석하기 위해 AI를 개발할 수 있었습니다.

상위 5개 애플리케이션을 슈퍼 알고리즘으로 결합하여 전립선암 유무에 대한 MRI 스캔을 분석했습니다. 마지막으로 AI의 평가는 400개의 전립선 MRI 스캔을 통해 방사선 전문의 그룹의 평가와 비교되었습니다.

정확한 진단 PI-CAI 커뮤니티에는 20개국의 200개 이상의 AI 팀과 62명의 방사선 전문의가 모였습니다. 그들은 AI와 방사선 전문의의 결과를 서로 비교했을 뿐만 아니라 스캔을 수행한 남성의 결과를 추적하면서 최적 기준과도 비교했습니다. 평균적으로 남성들은 5년 동안 추적 관찰되었습니다.

전립선암 진단에 AI를 사용하는 방법에 관한 이 최초의 국제 연구에서는 AI가 방사선 전문의 그룹보다 거의 7% 더 심각한 전립선암을 발견하는 것으로 나타났습니다. 또한 AI는 나중에 암이 아닌 것으로 판명되는 의심스러운 부위를 식별하는 경우가 50% 적습니다. 이는 AI를 사용하면 생체 검사 횟수를 절반으로 줄일 수 있다는 의미입니다.

이러한 결과가 후속 연구에서 확인된다면 향후 영상의학과 의사와 환자에게 큰 도움이 될 수 있을 것입니다. 이를 통해 방사선 전문의의 업무량을 줄이고 보다 정확한 진단을 제공하며 불필요한 전립선 생검을 최소화할 수 있습니다. 개발된 AI는 여전히 검증이 필요하며 현재 임상 환경에서 환자가 사용할 수 없습니다.

품질 시스템 Houseman은 사회가 AI를 신뢰하지 않는다고 지적합니다. "제조업체가 때때로 충분하지 않은 AI를 만들기 때문에 이런 일이 발생합니다."라고 그는 설명합니다. 그는 두 가지 일을 하고 있습니다. 첫 번째는 AI를 공정하게 평가하기 위한 공개적이고 투명한 테스트다. 두 번째는 항공산업과 유사한 품질관리 시스템이다.

"비행기가 충돌할 뻔하면 안전 위원회에서 앞으로 이런 일이 발생하지 않도록 시스템을 개선할 방법을 연구할 것입니다. AI에도 마찬가지입니다. 모든 실수로부터 학습하여 AI는 제어되며 지속적으로 개선될 수 있습니다. 이러한 방식으로 우리는 의료 분야에서 AI에 대한 신뢰를 구축할 수 있습니다. 최적의 제어 AI는 의료 서비스를 더 좋고 효율적으로 만드는 데 도움이 될 수 있습니다."