전립선암을 예측하는 ‘설명 가능한 인공지능(XAI) 모델’을 개발해 진단의 효과성을 국내 연구진이 입증했다.
XAI(eXplainable AI)란 결과에 대한 판단 근거를 인간이 이해할 수 있는 방식으로 제시하는 AI를 말한다. 기존 AI와 달리 XAI는 결과의 신뢰성을 높일 수 있는 장점이 있다. 이로 인해 정확한 진단을 필요로 하는 의료 분야에 적용하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다.
정현 서울시 보라매병원 비뇨의학과 교수와 서준규 서울대병원 입원의학센터 교수 연구팀은 2009년 3월~2019년 10월 보라매병원을 찾아 전립선 조직 검사를 받은 2,843명의 데이터를 기반으로 전립선암을 예측하는 AI 알고리즘을 개발한 뒤, 948명의 데이터를 무작위로 대입해 진단 효과성을 분석한 결과다.
AI 모델은 환자 나이와 전립선 용적률, 초음파 및 혈액 검사 결과 등 전립선암 진단에 활용되는 지표를 이용해 개발됐다. 예측 정확성은 AI 모델의 성능을 나타내는 ROC 곡선 아래 영역(AUC)의 크기로 판단했다. 일반적으로 AUC 값이 1이라면 예측이 100% 정확한 것으로 본다.
연구 결과, 연구팀은 AI 모델이 임상적으로 유의한 전립선암을 진단하는 데 예측 효과의 우수성을 확인했다. AI 모델의 전립선암 예측 정확성을 분석한 결과, 전체 전립선암 예측률은 87%로 나타났다. 특히 임상적으로 유의한 전립선암 예측률은 95%였다.
연구팀은 AI 알고리즘을 이용해 남성암 4위인 전립선암을 효과적으로 진단할 수 있을 것으로 판단했다.
정현 교수는 “이번 연구를 통해 AI 기술로 전립선암을 효과적으로 예측할 수 있는 가능성을 확인했다”며 “특히 이번 연구에 활용된 XAI 기술은 판단 이유를 의료진이 쉽게 이해할 수 있어 실제 임상 적용에 적용하면 진단을 명확히 할 수 있을 것"이라고 했다.
연구 결과는 지난 5월 국제 학술지 ‘영국 비뇨기과학회지(BJU International)’에 실렸다.