알리바바 다모 아카데미는 중국의과대학 부속 성징병원 등 기관과 공동으로 간암 진단 AI 모델 DAMO LiON을 개발했다. 이 모델은 CT 영상을 통해 간의 미세한 암성 병변을 식별할 수 있다.
두 달간 진행된 실제 환경의 전향적 임상시험에서 이 AI 모델은 기존에 놓친 악성 종양 15건을 발견했다. 대부분은 직경 약 1cm의 병변으로, 환자들이 적시에 수술이나 약물 치료를 받을 수 있도록 도왔다. 관련 논문은 국제 최고 학술지 《네이처·메디슨》(Nature Medicine)에 게재됐다.
공식적인 상세 내용은 다음과 같다.
간은 악성 종양이 자주 발생하는 부위다. 간에서 시작되는 원발성 간암, 즉 일반적으로 말하는 ‘간암’이 있는가 하면, 대장암이나 췌장암 등 다른 부위에서 전이된 ‘간 전이’도 있으며, 후자가 더 흔한 경우가 많다. 어느 유형이든 일찍 발견할수록 치료 효과가 좋다. 그러나 조기 발견은 쉽지 않다. 병변이 작고 간경변, 지방간, 간 내부의 복잡한 해부학적 구조에 의해 가려지기 쉬워, 의사가 조영증강 CT를 보더라도 놓칠 수 있다. 특히 간 전이의 경우 의사의 주의가 원발 병변에 쏠리면서 작은 간 병변을 간과하기 쉽다.
이에 다모 아카데미는 의료 영상 AI 분야에서 수년간 축적한 기술을 바탕으로 DAMO LiON 모델을 개발했다. 이 모델은 ‘AI 안전요원’으로서 의사의 영상 판독을 돕고, 원발성 간암을 정확히 식별할 뿐 아니라 간과하기 쉬운 간 전이를 찾아내는 데 특히 강하다. 실험 결과, AI 모델의 악성 종양 식별 정확도는 영상의학과 의사보다 높았다. 의사가 AI 모델의 도움을 받아 영상을 판독하면 소요 시간이 27% 줄었고, 악성 종양에 대한 민감도는 11.5% 향상돼 누락 진단을 효과적으로 줄였다. AI의 지원을 받은 초급 의사도 숙련된 의사 수준에 도달할 수 있었다.
연구팀은 이후 AI 모델을 병원에 실제로 배치해 일상적인 영상 판독에 참여시켰다. AI와 의사의 1차 판독 결과가 일치하지 않을 경우 해당 사례는 숙련된 영상의학과 의사가 재검토하고, 필요한 경우 다학제 진료팀(MDT) 논의로 넘겼다. 두 달 동안 AI는 1만 명이 넘는 환자의 조영증강 CT 영상을 판독했고, 의사가 기존에 놓쳤던 간 전이 15건을 찾아내 치료 방침을 바꾸는 데 기여했다. 그중 방광암을 앓은 적이 있는 65세 환자는 추적 검사를 받았을 때 간 기능 지표와 종양 표지자가 모두 정상이었다. 의사의 1차 판독에서는 간 석회화 병변만 발견됐지만, AI는 간 전이를 정확히 판단해 의사에게 검사 보고서 수정과 항암화학요법 권고를 제시하도록 알렸다.
다모 아카데미의 알고리즘 전문가 옌커는 AI가 찾아낸 악성 병변이 대체로 ‘작고, 희미하며, 치우쳐 있다’고 설명했다. 평균 직경은 약 1cm이고 간 조직과의 대비가 낮거나 비교적 드문 해부학적 위치에 있었다. DAMO LiON 모델은 개선된 네트워크 구조를 적용해 병변과 간 전체의 관계를 포착하는 동시에 국소 질감과 경계를 효과적으로 보존함으로써 지방간, 간경변, 수술 후 간 등 난도가 높은 사례에서 성능을 높였다. 또한 AI는 여러 시기의 영상을 조합해 반복적으로 융합하고, 시기별 영상 사이의 픽셀 수준 차이를 효과적으로 포착해 조영증강 CT 촬영에서 ‘순간적으로 나타났다 사라지는’ 미세 병변을 정확히 찾아낼 수 있다.
다모 아카데미는 2017년 설립 이후 의료 AI 분야에 진출해 업계 최초로 AI를 활용해 의료 영상에서 사람의 눈으로 알아채기 어려운 미세 병변을 식별하는 방안을 제시했다. 이후 일반 CT 기반 췌장암 검진 AI 모델 DAMO PANDA, 위암 검진 AI 모델 DAMO GRAPE, 대장암 검진 AI 모델 DAMO COCA 등을 잇달아 개발했다. 관련 성과는 세 차례 《네이처·메디슨》에 게재됐고, 중국 국가약품감독관리국의 혁신 심사 경로에 진입했으며, 미국 식품의약국(FDA)으로부터 ‘혁신적 의료기기’ 지정을 받았다. 이번에 다모 아카데미는 의료 AI 역량을 검진에서 진단 분야로 확장해 더 많은 환자가 신속하고 정확한 치료를 받을 수 있도록 지원했다.