알리바바 다모아카데미, 간암 진단 AI 'DAMO LiON' 공개…판독 시간 27% 단축

간은 통증을 잘 느끼지 못해 '침묵의 장기'로 불립니다. 이상 증상을 느껴 병원을 찾았을 때는 이미 손쓰기 어려운 경우가 많습니다. 조영 증강 CT를 찍더라도 지방간, 간경변증, 복잡한 혈관 구조 탓에 베테랑 영상의학과 전문의조차 아주 작은 초기 병변을 놓치기 십상입니다.

알리바바 다모아카데미는 중국의과대학 부속 성경병원 등과 공동 개발한 간암 진단 AI 모델 'DAMO LiON(Liver DiagnOsis Network)'을 공개했습니다. 관련 연구 성과는 세계적인 의학 저널 '네이처 메디슨(Nature Medicine)'에 게재되었습니다.

실제 병원 워크플로에 즉시 연동되는 이 시스템은 임상 시험에서 의사의 영상 판독 시간을 27% 줄이고, 악성 종양 검출 민감도를 11.5% 끌어올렸습니다.

1만 명 임상서 놓친 병변 51개 찾아내

실제 임상 환경에서 1만 명 이상의 환자를 대상으로 2달 동안 진행된 전향적 시험에서 LiON은 의사가 놓쳤던 확진 병변 51개를 추가로 발견했습니다.

여기에는 대장암이나 췌장암 등 다른 장기에서 전이된 미세 간전이 병변 15개도 포함되었습니다. 놀라운 점은 발견된 병변의 평균 크기가 고작 1cm에 불과했다는 사실입니다. 암 치료에서 1cm 크기의 조기 병변을 발견하는 것은 완치율과 직결됩니다.

까다롭고 복잡한 사례에서는 AI가 영상의학과 전문의보다 더 높은 정확도를 보이기도 했습니다. 특히 초임 의사가 시스템의 도움을 받을 경우 숙련된 전문의와 맞먹는 판독 역량을 발휘할 수 있다는 점이 입증되었습니다.

순식간에 사라지는 병변을 포착하는 기술

조영 증강 CT 촬영 중에는 조영제가 간을 통과하는 찰나의 몇 초 동안만 미세 병변이 드러났다가 이내 주변 조직 속으로 사라지는 경우가 많습니다.

DAMO LiON은 간 전체와 병변 사이의 공간적 관계를 파악하면서도 국소적인 경계면과 미세한 질감을 놓치지 않는 정교한 네트워크 구조를 적용했습니다. 덕분에 간경변이나 심한 지방간처럼 배경 잡음이 심한 영상에서도 흔들림 없는 성능을 냅니다.

또한 여러 시점(Multi-phase)에 걸쳐 촬영된 영상 데이터를 픽셀 단위로 비교하고 융합해, CT 상에서 잠깐 나타났다 사라지는 미세 병변을 정확하게 짚어냅니다.

다모아카데미는 그동안 췌장암 스크리닝 모델인 DAMO PANDA, 위암의 DAMO GRAPE, 대장암의 DAMO COCA 등을 잇달아 선보여 왔습니다. 이번 LiON을 통해 단순 조기 스크리닝을 넘어 실제 병원 진료 현장의 정밀 진단 영역으로 기술을 한 단계 더 깊숙이 밀어 넣었습니다.

왜 중요한가

환자와 일선 의료진에게 이 모델이 주는 가장 큰 가치는 의료 격차 해소입니다. 숙련된 영상 판독 전문의를 길러내는 데는 수많은 시간이 걸리며, 전문의들은 하루에도 수백 장의 CT를 보며 피로로 인한 오진 위험을 안고 살아갑니다. 판독 시간을 30% 가까이 줄이면서 주니어 의사의 실력을 전문의 수준으로 끌어올릴 수 있다면, 환자들이 대형 상급 병원으로 몰리는 병목 현상을 상당 부분 덜어낼 수 있습니다.

의료 AI 산업 관점에서도 영리한 선택입니다. 단순히 챗봇 형태의 보조 기술을 만들거나 이론적 알고리즘을 뽐내는 대신, 실제 CT 판독의 병목인 다위상 영상 분석이라는 까다로운 문제를 풀고 1만 명 대상 전향적 임상으로 신뢰를 입증했습니다.

물론 병원마다 제각각인 CT 장비의 사양이나 조영제 주입 타이밍의 오차를 픽셀 단위 융합 알고리즘이 얼마나 일관되게 소화해낼지는 향후 과제입니다. 그럼에도 실제 환자 1만 명 사이에서 51개의 초기 병변을 추가로 건져냈다는 사실은, 의료 AI가 임상 현장에서 왜 필요한지 가장 명확하게 증명한 셈입니다.