국내 의료진이 인공지능(AI)을 활용해 희귀·난치병 치료의 실마리를 찾고, 환자 예후를 예측할 수 있는 연구 성과를 잇달아 내놓으며 주목을 받고 있다. AI와 의료의 만남은 질 좋은 의료 서비스 제공은 물론 각종 질환을 정복하는 지름길이 될 것으로 기대를 모은다.

난치병·희귀질환 치료 희망 찾다

AI를 활용한 의료 솔루션 연구는 전공 분야를 막론하고 활발하게 진행되고 있다. 서울성모병원 피부과 한주희 교수 연구팀은 치사율이 높은 피부암인 ‘흑색종’의 조기 진단을 보조하는 AI 기반 조직 생검 부위 추천 시스템을 개발, 국제학술지 ‘유럽 피부과 및 성병 학회지’에 보고했다. 악성 흑색종은 다른 장기로 전이될 경우 5년 생존율이 20% 미만에 그쳐 조기 발견이 무엇보다 중요하다. 보통 3㎜ 펀치를 이용해 조직의 작은 부위만 떼어내 검사를 하는데, 이 검사 부위를 잘못 선택하면 진단이 늦어져 예후가 악화될 수 있다. 한 교수팀이 개발한 시스템은 98%의 정확도로 조직 생검 부위를 추천해 조기 진단에 도움을 줄 수 있다. 한 교수는 "추가 연구를 통해 AI 모델이 더욱 개선된다면 흑색종 조기 진단을 보조해 결과적으로 예후를 개선할 수 있을 것"이라고 말했다.

AI를 활용해 희귀 질환의 원인을 찾아내는 방법도 모색하고 있다. 강남세브란스병원 안과 한진우·이준원 교수팀은 희귀 안질환인 영아 눈떨림증후군의 원인을 분석하는 유전자 검사 기법에 AI 딥러닝을 접목, 기존 분석법을 크게 개선했다. 영아 눈떨림증후군은 생후 6개월 이전 영아의 눈동자가 떨리는 증상으로, 2000명당 1명꼴로 발생하는 것으로 알려졌다. 최근에는 ‘차세대 염기서열 분석법(NGS)’을 통해 원인 규명과 진단·치료에 나서고 있는데, 이 방식으로도 절반가량은 원인 돌연변이를 찾지 못하고 있다. 이에 따라 연구팀은 딥러닝을 활용해 30억개에 이르는 모든 유전체 검사를 시행했다. 이를 통해 기존 방식으로는 원인이 규명되지 않은 영아 눈떨림증후군 환자에게서 유전자 돌연변이 여부를 확인했다. 이번 연구는 원인을 찾지 못한 희귀 질환 환자들에게 AI 딥러닝과 전장유전체분석을 활용하는 방향을 제시했다는 점에서 의미가 크다.

AI 활용해 환자 예후도 예측

질병의 원인을 찾고 치료하는 것과 마찬가지로 치료 이후의 회복과 예후를 관리하는 과정도 매우 중요한 부분이다. 특히 예후를 미리 살펴본다면 치료 효율을 높이고 환자의 삶의 질 개선으로 이어질 수 있다. 이 때문에 AI를 활용해 예후를 예측하는 연구도 활발히 진행 중이다.

분당서울대병원 정형외과 이용석 교수팀은 AI 머신러닝을 활용해 무릎 관절염의 진행 속도와 예후를 예측할 수 있는 모델을 개발했다. 관절염 환자는 통증으로 움직임이 제한되는 데다 지속할 경우 신체의 구조적 변화까지 발생할 수 있어 체계적인 치료가 필요한 질병으로 꼽힌다. 이 교수팀이 무릎 관절염 환자 8만3000여명의 인구통계학·직업·동반질환·방사선학 데이터를 활용해 예측 모델을 개발·분석한 결과, 관절염의 진행 속도와 예후 예측에서 각각 71%, 88%의 정확도를 보였다. 특히 이 모델은 별도의 복잡한 절차 없이 환자의 개별 조건을 토대로 분석할 수 있어 1차 병원에서도 쉽게 사용할 수 있을 것으로 보인다. 이 교수는 "관절염 치료를 위해 꾸준한 관리가 필요한데, 기존 방법보다 편리하고 저렴하게 치료 방법과 예후를 예측할 수 있을 것"이라고 설명했다.

디지털 헬스케어 기업과 병원 의료진이 손을 잡고 환자 관리에 필요한 AI 솔루션을 개발한 사례도 나왔다. 삼성서울병원과 파인헬스케어는 공동 연구를 통해 AI 욕창 단계 예측 솔루션 시스템 ‘스키넥스’를 개발했다. 카메라로 욕창 부위를 촬영하면 현재 욕창 단계를 실시간으로 예측하고, 치료 방향에 맞는 드레싱제를 추천해주는 솔루션이다. 이는 입원환자에게서 발생할 수 있는 욕창을 보다 적극적으로 관리해 간호 서비스의 질을 한층 높여줄 것으로 예상된다.

출처: https://view.asiae.co.kr/article/2022091408315735364 [아시아경제=이관주 기자]