이화학연구소, 일본의과대학 등 연구그룹은 암과 관련된 지식을 인공지능(Artificial Intelligence: AI)이 자력으로 획득하는 기술을 개발했다.이에 따라 오늘까지 전문가도 몰랐던 새로운 암의 특징을 발견하는데도 성공했다.
이번 연구 그룹은 기계 학습의 수법인 딥 러닝과 비계층형 클러스터링을 이용하여 사람에게 가르치지 않고 암의 특징을 AI가 자동으로 취득하여 인간이 이해할 수 있는 정보로 출력하는 기술 개발했다.
이 기술을 의사의 진단 정보가 붙지 않은 전립선 병리 화상(AI 학습용의 분할 화상으로서 약 11억장)에 대해서 적용했는데, AI는 전세계에서 사용되고 있는 암의 진단 기준 외에 '암 영역 이외의 간질 변화'라는 지금까지 알려지지 않았던 병변도 찾아냈다.
AI가 발견한 이러한 요소가 재발 예측에 도움이 되는지를 확인하기 위해, 일본 의과 대학 병원, 세인트 마리안나 의과 대학 병원, 아이치 의과 대학 병원의 15,000개의 대학 병원의 960장 이상의 전립선 병리 화상(AI 학습용 분할 이미지로 약 XNUMX 억 장)를 사용하여 검증했다.그 결과, 현재 전세계에서 사용되고 있는 전립선암의 진단 기준보다 높은 정밀도로 재발 예측을 할 수 있는 것을 알 수 있고, AI가 찾은 특징과 병리의 진단을 조합하면, 더욱 예측 정밀도가 오르는 것도 알았다.
본 연구 성과는 고정밀 암의 재발 예측법으로서 활용할 수 있는 것 외에 개발된 기술은 이미지로부터 새로운 지식을 획득하기 위한 자동 해석 수법으로서 도움이 된다.또, 때로는 블랙박스라고도 하는 AI이지만, 본 기술에서는 인간이 이해 가능한 정보를 끌어낼 수 있기 때문에, 의료에 있어서 안심하고 사용할 수 있는 AI의 실현에 공헌할 것으로 기대할 수 있다.
