삼성서울병원, '간이식 AI 모델' 개발…수술 안전성 높여

[이코노믹데일리] 최근 인공지능(AI)의 활용 범위가 빠르게 넓어지면서 의료분야에서도 도입이 활발해지고 있다.
 
31일 한국과학기술정보연구원(KISTI)에서 분석한 ‘AI 의료 및 헬스케어’ 자료에 따르면 글로벌 AI 의료 및 헬스케어 시장은 2027년 674억 달러 규모로 전망된다. 이는 2021년 69억 달러에서 연평균 46.2 % 성장한 규모다.
 
보고서에 따르면 의료계 AI 도입 배경은 전 세계를 강타한 코로나19 시대를 겪으면서 백신이나 의약품의 더 빠른 개발과 함께 감염전파 차단을 위한 비대면 진료, 즉 원격 의료가 논의되면서 의료 및 헬스케어 산업에서 AI의 도입이 가속화됐다.
 
글로벌 AI 의료 시장의 급성장에 따라 국내 ‘빅5’ 병원에서도 AI 기술을 적극 활용하거나 시험 중인 가운데, 삼성서울병원은 30일 간이식 수술에서 중요한 공여자 간 크기와 용량을 측정하는 AI 모델을 발표했다.
 
삼성서울병원에 따르면 ‘간이식 AI 모델’은 유진수·오남기 이식외과 교수와 영상의학과 정우경·김재훈 교수 연구팀이 지난 2022년 4월부터 2023년 2월 사이 공여자로 수술받은 환자 114명의 데이터를 이용해 개발에 성공했다.
 
기존에는 공여자와 수여자 모두 안전한 적정선을 찾기 위해 간 크기와 용량 계산에 많은 시간이 소요됐다. 의사가 직접 CT 영상을 기반으로 공여자의 간을 해부학적 구조에 따라 분할 후, 일일이 크기와 용량을 계산해야 했고 각 의사마다 주관적 판단에 따른 오차가 발생하는 한계가 존재했다.
 
또 공여자의 간은 기증 후 최소 30% 이상은 유지해야 안전을 확보할 수 있고, 수여자 역시 자기 몸무게 대비 이식받은 간의 무게가 0.6 ~ 0.8%는 돼야 간이 제 기능을 할 수 있다. 그만큼 공여자, 수여자 양쪽 모두에 안전한 적정선을 찾는 게 중요하다.
 
이러한 어려움과 한계를 해결하기 위해 연구팀은 환자들의 CT 영상 검사 결과를 3D 모델로 만든 다음, U-Net 기반 딥러닝 모델을 설계했다.
 
간이식 AI 모델은 환자 데이터 샘플 4개당 한 조로 250여 차례에 걸쳐 학습을 반복해 최적화를 거쳤다. 기존 의료진이 직접 했을 때와 비교하면 유사도(Dice Similarity Coefficient)는 우엽에서 94%, 좌엽에서는 91%로 나타났다. 간의 용량 차이도 간이식 AI 모델과 의사가 직접 측정한 값의 차이도 평균 9.18ml로 낮았다.
 
환자 간의 용량 크기에 대한 변동성을 예측하는 결정계수(R²)를 비교한 값은 오히려 간이식 AI 모델이 앞섰다. 간이식 AI 모델의 결정계수는 0.76으로 의사가 직접 하는 경우 0.68을 웃돌았다.
 
이번 간이식 AI 모델 개발에 앞장선 유진수 교수는 “한국은 전 세계에서 간암 수술이나 간이식 수술이 가장 많이 이뤄지는 나라지만 소프트웨어 개발에는 뒤처져 있다”면서 “연구 당시보다 모델의 정확도는 더 올랐다. 수술의 안전성을 높여주는 신기술에 대한 적극적인 투자와 수가 등의 지원을 받아 일본이 주도하는 시장에 새바람을 일으키고 싶다”고 말했다.