중년 남성 위협하는 전립선암, AI로 예측 가능
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전립선 용적률, 초음파 및 혈액 검사 결과 등의 데이터로 전립선암 발병 위험을 예측할 수 있는 인공지능(AI) 모델이 개발됐다.
서울대학교병원운영 서울특별시보라매병원 비뇨의학과 정현 교수, 서울대병원 입원의학센터 서준교 교수 연구팀은 전립선암을 예측하는 AI 모델을 개발하고 진단의 효과성을 입증했다고 4일 밝혔다. 연구팀은 2009년 3월부터 2019년 10월까지 보라매병원에 방문해 전립선 조직 검사를 받은 2천843명의 데이터를 기반으로 전립선암을 예측하는 AI 모델을 개발했다.
AI 모델에는 환자의 나이와 전립선 용적률, 초음파 및 혈액 검사 결과 등 전립선 암 진단에 활용되는 지표들이 활용됐다.
이후 해당 AI 모델에 948명의 데이터를 무작위로 대입해 진단의 효과성을 분석했다. 그 결과 전체 전립선암 예측률은 약 87%(AUC=0.869)로 나타났다.
특히 발병 위험이 크다고 판단되는 전립선암의 예측률은 95%에 달했다.
정 교수는 "이번 연구를 통해 AI 기술을 이용해 전립선암을 효과적으로 예측할 수 있는 가능성을 확인할 수 있었다"며 "실제 임상 적용 시 명확하게 진단할 수 있을 것으로 기대한다"고 밝혔다. 연구 결과는 국제 비뇨의학과 학술지인 '영국 비뇨기과학회지'(BJU International)에 게재됐다.
/연합뉴스
서울대학교병원운영 서울특별시보라매병원 비뇨의학과 정현 교수, 서울대병원 입원의학센터 서준교 교수 연구팀은 전립선암을 예측하는 AI 모델을 개발하고 진단의 효과성을 입증했다고 4일 밝혔다. 연구팀은 2009년 3월부터 2019년 10월까지 보라매병원에 방문해 전립선 조직 검사를 받은 2천843명의 데이터를 기반으로 전립선암을 예측하는 AI 모델을 개발했다.
AI 모델에는 환자의 나이와 전립선 용적률, 초음파 및 혈액 검사 결과 등 전립선 암 진단에 활용되는 지표들이 활용됐다.
이후 해당 AI 모델에 948명의 데이터를 무작위로 대입해 진단의 효과성을 분석했다. 그 결과 전체 전립선암 예측률은 약 87%(AUC=0.869)로 나타났다.
특히 발병 위험이 크다고 판단되는 전립선암의 예측률은 95%에 달했다.
정 교수는 "이번 연구를 통해 AI 기술을 이용해 전립선암을 효과적으로 예측할 수 있는 가능성을 확인할 수 있었다"며 "실제 임상 적용 시 명확하게 진단할 수 있을 것으로 기대한다"고 밝혔다. 연구 결과는 국제 비뇨의학과 학술지인 '영국 비뇨기과학회지'(BJU International)에 게재됐다.
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