인공지능으로 직장암 수술여부 결정한다

한국원자력의학원(원장 이진경)은 우상근·신의섭·김병일 박사 연구팀이 국소 진행성 직장암 환자의 수술 전 항암방사선치료 시행 후 종양이 소실되는 완전관해를 보다 정확하게 예측할 수 있는 기계학습(Machine Learning) 모델을 개발했다고 밝혔다. 직장은 대장의 제일 끝부분부터 항문에 이르는 15cm 가량의 부위로 암세포가 직장 내에 국한된 국소 진행성 직장암은 종양의 크기를 최대한 줄여 국소 재발을 막고 항문을 보존하기 위해 수술 전 항암치료와 방사선치료를 병행하는 항암방사선치료를 시행한다. 수술 전 항암방사선치료를 받은 일부 국소 진행성 직장암 환자에서 완전관해를 보이는 경우가 있어 수술 후 많은 불편감이 따를 수 있는 직장암 수술을 꼭 하지 않아도 되는 완전관해 예측 환자를 조기에 선별하여 치료계획을 수립하는 것은 매우 중요하다. 연구팀은 의료분야에서 다양하게 활용되고 있는 인공지능에 착안하여 국소 진행성 직장암 환자 156명을 대상으로 양전자방출단층촬영(이하 PET) 영상 데이터 기반의 기계학습 모델을 이용해 수술 전 항암방사선치료 결과 완전관해 예측 정확도를 비교 분석했다. 분석 결과, 원자력병원 환자의 항암방사선치료 전 종양 PET 영상 데이터

• 이형규 기자
• 2023-12-05 09:11