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미국 국립 보건원(NIH), 자궁경부암 식별에 탁월한 AI 접근법 개발

미국국립보건원( National Institutes of Health : NIH)은 여성의 자궁경부의 디지털 이미지를 분석하고 의학적 주의가 필요한 전조 증상을 정확히 확인할 수 있는 컴퓨터 알고리즘을 개발했다. 자동영상검사 (Automated Visual Evaluation)라고 불리는 AI 접근법은 특별히 자궁경부암 검진에 혁명을 일으킬 전망이다.

연구진은 새로운 AI 접근법을 개발하기 위해 의학 영상과 같은 복잡한 시각적 자료로부터 패턴을 인식하는 심화 또는 기계 학습 알고리즘을 훈련해왔다. 이 접근법은 NIH 산하 국립암연구소(National Cancer Institute)와 인텔렉추얼벤처스(Intelectual Ventures)가 운영하는 글로벌 굿(Global Good) 기금의 연구원들이 공동으로 수행했다.

연구진은 새로운 접근법을 통해, 자궁경부암 검사에서 수집된 영상을 분석하여 치료를 받지 않으면 암으로 진행될 수 있는 전암 단계를 파악할 수 있게 되었으며, 기존의 자궁경부암 검사인 팹 테스트(pap test)보다 더 정확한 결과를 확인할 수 있다.

자동영상검사를 통해 의료 관계자는 최소한의 교육만 받으면, 자궁경부암 검사를 휴대전화나 이와 유사한 카메라 장치로도 쉽게 수행할 수 있으며, 한 번의 방문으로 자궁경부암 검사 및 치료를 할 수 있으므로 편리하다.

연구진은 이 새로운 알고리즘을 만들기 위해 1990년대 코스타리카에서 수행된 자궁경부암 검진 연구에서 수집된 60,000만 개의 자궁경부 영상을 사용하였으며, 9,400명 이상의 여성이 이 연구에 참여하였다고 밝혔다.

글로벌 굿(Global Good)의 수석 부사장인 마우리치오 베키온(Maurizio Vecchione)은 새롭게 개발된 알고리즘이 HPV(human papiloma virus) 백신 기술과 결합할 경우, 현재보다 자궁경부암의 위험을 현저히 줄일 수 있다고 밝혔다.

앞으로 연구진은 다른 지리적 영역에 있는 여성들 사이에서 자궁경 모양의 미묘한 차이가 있으므로 일반적이고 공개적인 최선의 알고리즘을 만들기 위해 다양한 카메라 및 이미지 옵션 등을 사용하여 전 세계 지역 사회의 여성의 자궁 경부 선암 및 정상 자궁 경부 조직의 대표 이미지 샘플을 알고리즘에 추가로 적용할 계획이다.

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