미국 매사추세츠 종합병원 유방영상실장 콘스탄스 레먼 박사 연구팀이 미국과 영국에서 진행한 테스트 결과 이 같은 사실이 확인됐다고 뉴욕타임스 인터넷판이 1일 보도했다.
연구팀은 먼저 유방암 여부 진단이 이미 내려진 미국 여성 약 1만5천명과 영국 여성 약 7만5천명의 최초 유방 X선 영상을 이용, 유방암 판별법을 컴퓨터에 훈련시켰다.
이어 또 다른 미국 여성 3천명과 영국 여성 2만5천명의 유방 X선 영상을 이용, AI 컴퓨터와 영상의학 전문의 판독 결과를 비교했다. 이 유방 X선 영상들은 과거에 찍어 이미 최종 진단이 내려진 것이었다.
미국 여성의 경우 암을 놓치고 '정상'으로 판독된 '허위 음성'(false negative) 비율이 AI가 영상의학 전문의들보다 9.4% 적었다.
암이 없는데 '비정상'으로 판독된 '허위 양성'(false positive) 비율 역시 AI가 영상의학 전문의들보다 5.7% 적었다.
영국 여성의 경우도 AI 판독이 영상의학 전문의보다 더 정확했다. '허위 음성' 비율은 AI가 영상의학 전문의들보다 2.7%, '허위 양성' 비율은 1.2% 적은 것으로 나타났다.
연구팀은 또 다른 500건의 유방 X선 영상을 놓고 AI와 영상의학 전문의 6명이 판독하는 또 하나의 테스트를 진행했다.
AI가 사람보다 우수하기는 역시 마찬가지였다. 다만 영상의학 전문의 6명이 잡아낸 유방암을 AI가 놓치거나 그 반대의 경우가 없는 것은 아니었다.
이러한 차이는 컴퓨터는 하루 종일 유방 X선 영상 판독 작업을 해도 사람과 달리 지치거나 지루함을 느끼지 않고 집중력이 떨어지지도 않기 때문이라고 연구팀은 설명했다.
미국 암학회(ACS: American Cancer Society)에 따르면 매년 미국에서 행해지는 유방 X선 촬영은 약 3천300만건으로 약 20%에서 유방암을 놓치고 있다고 한다.
특히 '허위 양성'이 적지 않아 재검사하거나 심지어는 유방 조직 샘플을 떼어내 검사하는 조직생검(biopsy)을 하기도 한다.
이 연구결과는 영국의 과학전문지 '네이처'(Nature)에 발표됐다.
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