의료 인공지능 솔루션 개발 기업 주식회사 뷰노(대표 김현준)는 세계적인 암 연구 학술지인 임상 암 연구(Clinical Cancer Research, 이하 CCR)에 자사의 위암병리 인공지능 솔루션 뷰노메드 패스GC AI™(VUNO Med®-PathGC AI™)에 대한 연구를 게재했다고 밝혔다. 뷰노의 병리 연구팀과 GC녹십자의료재단이 공동으로 진행한 해당 연구는 전향적 임상 데이터를 기반으로 해당 솔루션의 우수한 성능 및 정확도를 입증해 주목을 받았다.
CCR은 약 127개 국가, 4만 7천여명의 회원을 보유하며 세계 3대 암학회로 꼽히는 미국 암연구학회(American Association for Cancer Research, AACR) 가 발행하는 공식학술지로서 혁신적인 암 임상연구논문 혹은 중개연구논문들을 출간하고 있으며, 암 진단과 치료, 예후 예측 등에 대한 양질의 연구를 다룬다.
뷰노 병리 연구팀은 자사의 인공지능 기반 위암병리 솔루션 뷰노메드 패스GC AI™의 실제 의료 현장에서의 정확도와 성능을 검증하기 위해 본 연구를 착수했다. 2019년 7월부터 같은 해 11월까지 5개월간 위암 병리 검사 7,440건을 대상으로 설계된 전향적인 연구를 시행했고, 그 결과 위암 및 위선종 탐지에서 민감도 100%와 특이도 97%를 보여 높은 정확도를 입증했다.
기존의 연구들은 주로 개발에 사용된 데이터로만 성능을 확인하는 연구들이 주를 이루고 있지만, 이번 연구는 전향적 임상 연구 데이터를 기반으로 신뢰도 높은 성능 검증을 진행해 실제 임상 환경에서의 높은 성능을 입증해 학계의 주목을 받았다.
연구팀은 더 나아가 6명의 숙련된 병리전문의들을 대상으로 비교 연구를 진행해, 의료진의 인공지능 진단 보조 솔루션의 사용 유무에 따른 차이를 분석하였다. 다양한 병리 환경의 특성을 반영해 ▷현미경 ▷뷰어를 탑재한 디지털 병리 시스템 ▷자사의 솔루션을 탑재한 디지털 병리 시스템 3가지 방법을 활용하는 전문의 그룹들의 진단 소요 시간과 정확도를 비교한 결과, 뷰노메드 패스GC AI™를 활용한 그룹에서는 타 그룹보다 정확도에서는 유의미한 차이가 없는 반면 진단 시간은 최대 58% 감소했다. 이러한 연구 결과에 따라 본 솔루션이 실제 의료 현장에서 활용될 경우 높은 민감도로 악성 위 조직을 포착하는 한편, 의료 현장의 효율성도 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.
김동일 GC녹십자의료재단 부원장은 “본 연구는 위암 병리 딥러닝 알고리즘의 성능 검증 연구로서는 드물게 임상 데이터를 기반으로 임상적 유효성과 실제 병리 현장에서 효율성을 확인해 가치가 높다”며 “특히 다른 소화기 암종보다 진단의 난이도가 높은 위암 병리 진단에서 우수한 민감도를 보임으로써, 국내외 판독 환경에서 위암을 진단하는 데 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다”고 말했다.
정규환 뷰노 기술총괄 부사장(CTO)은 “뷰노는 형태계측, 진단보조, 예후예측 바이오마커 개발 등 디지털 병리 분야에서의 연구 개발을 활발히 진행하고 있으며, 본 연구는 그 중 진단보조 영역에서 첫 결과로서 의미가 있다”며, “올초 AACR, ASCO 등의 학회에 발표한 병리영상기반 바이오마커 관련 연구 결과에 이어 국내외 최고의 의료기관들과 진행중인 다양한 프로젝트들의 성과가 이어 나올 것으로 기대한다”고 말했다. 이어 “앞으로도 뷰노는 다양한 임상현장에서 자사의 인공지능 기반 디지털 병리 솔루션들이 활용될 수 있도록 노력하겠다”고 말했다.
한편, 보건복지부에 따르면 2017년도 신규 암 환자 중 위암 환자의 수가 가장 많았고, 조기에 발견할수록 생존율이 높은 것으로 알려져 있다. 국가 암 조기 검진 사업 시행, 내시경 검사 시행 건수의 증가 등으로 2013년부터 2017년의 5년 상대 생존율은 76.5%로 1993년도와 1995년 대비 32.6% 증가했다. 위암의 내시경 검사 및 조직 검사는 중요성이 강조되고 있으나, 조직검사가 수행되는 실제 병리 임상 현장에서는 정원대비 60.7% 수준의 병리 전문의만이 충원되고 있어 의료 인력이 부족한 실정이다.
뷰노는 X-ray CT, MRI 등 영상의학 분야뿐 아니라 안과, 병리과, 치과 및 생체신호까지 다양한 의료 분야를 아우르는 의료 인공지능 솔루션을 개발하고 있다. 또한 진단 보조를 넘어 조기 검진 및 치료 결정까지 임상 적용 분야를 확장해 나가며, 정밀의학 구현을 위한 다양한 의료인공지능 연구 개발에 앞장서고 있다.
