생체 간 크기·부피 자동 계산하는 ‘간이식 AI 모델’ 개발

변동성 예측하는 결정계수(R²) 비교한 값에서는 AI모델이 앞서

생체 간이식에서 중요한 공여자 간의 크기와 용량을 측정하는 데 유용한 AI 모델이 발표됐다.

삼성서울병원 이식외과 유진수·오남기 교수, 영상의학과 정우경·김재훈 교수 연구팀이 생체 간 공여자의 간의 크기와 용량을 CT 영상에 기반해 자동 측정이 가능한 ‘간이식 AI모델’을 제시했다.

연구팀은 2022년 4월부터 2023년 2월 사이 삼성서울병원에서 공여자로 수술 받은 환자 114명의 데이터를 이용해 간이식 AI모델을 만들었다.

이들 중 103명의 자료는 간이식 AI모델의 학습용으로 사용하고, 나머지 인원의 데이터는 예측값과 수술 후 실제 측정값을 비교하는 검증용으로 각각 사용했으며, 이후 연구팀은 환자들의 CT 영상 검사 결과를 3D 모델로 만든 다음, U-Net 기반 딥러닝 모델을 설계했다.

그 결과, 환자 데이터 샘플 4개당 한조로 250 차례에 걸쳐 학습을 반복해 최적화를 거쳐 만든 간이식 AI 모델이 검증에 쓰인 환자의 데이터와 맞아 떨어졌다. 

기존 의료진이 직접 했을 때와 비교했을 때 유사도(Dice Similarity Coefficient)는 우엽에서 94%, 좌엽에서는 91%로 나타났으며, 간의 용량 차이도 간이식 AI모델과 의사가 직접 측정 값의 차이도 평균 9.18ml로 낮았다. 

환자 간의 용량 크기에 대한 변동성을 예측하는 결정계수(R²)를 비교한 값에서는 오히려 간이식 AI모델이 앞섰다. 

간이식 AI모델의 결정계수는 0.76으로 의사가 직접 하는 경우 0.68을 웃돌았는데, 이는 AI모델이 실제 환자의 간의 용적이나 크기 등을 잘 구분해 반영하고 있다는 것을 뜻한다.

연구팀은 간이식 AI모델의 가능성을 초기 단계에서 확인한 만큼, 이를 발전시켜 보다 정교한 범용 서비스로 구현한다는 계획이다.

유진수 교수는 “간이식 수술 이전 잘 준비된 계획이 수술 성공률을 높일 수 있다”면서 “생체 간 공여자의 숭고한 뜻을 살리고, 환자의 더 나은 삶을 위해서 간이식 AI모델이 기여할 수 있는 부분을 찾아가겠다”고 말했다. 

그러면서 정책적 관심과 지원 역시 함께 주문했다. 

최근 이식외과 의사 1명이 담당해야 하는 환자 수가 증가 추세라는 점을 감안하면, 간이식 AI모델의 도움으로 수술에 집중할 자원과 시간을 더 확보할 수 있으며, 그만큼 환자의 수술 결과는 물론 안전 향상에도 기여할 수 있기 때문이다. 

이번 연구 결과는 ‘국제외과학저널(International Journal of Surgery, IF: 15.3)’ 최근호에 게재됐다.

한편, 삼성서울병원은 자체 개발한 간이식 AI모델을 기반으로, 이 모델을 탑재한 수술 계획 소프트웨어를 서지컬마인드와 함께 개발 중이다.