심혈관 질환

 

도전 과제: 심혈관 질환(CVD)은 매년 거의 1,800만 명을 사망에 이르게 하여 전 세계적으로 주요 사망 원인이 되고 있다.

 

의사가 환자가 CVD로 발전하거나 사망할 위험이 높다는 것을 알고 있으면 위험을 낮추기 위해 약물이나 생활 방식 변화를 권할 수 있지만 이러한 질병을 가진 사람들은 심장마비나 뇌졸중이 올 때까지 종종 괜찮다.

 

현상 유지: 의사는 프레이밍햄 위험 점수(Framingham Risk Scores) 프레임워크와 같은 도구를 사용하여 CVD 위험을 예측할 수 있지만 필요한 입력 중 하나는 콜레스테롤 수치이다. 이는 환자가 혈액 채취를 위해 병원에 가야 한다는 것을 의미한다. 아무도 그것을 좋아하지 않으며 성인의 약 4분의 1이 바늘을 두려워한다는 사실을 인정한다.

 

이전 연구에서는 눈 뒤쪽 망막에 있는 정맥과 동맥의 너비가 CVD의 조기 지표 역할을 할 수 있다고 제안한다. 그러나 전문가는 이미지를 분석해야 한다. 즉, 정보를 사용하여 많은 환자를 도울 수 있는 간단한 방법이 없다.

 

AI: 새로 발표된 연구에서 영국 연구원들은 망막 이미지와 연령, 담배 사용, 병력과 같은 위험 요소를 기반으로 환자의 CVD 발병 위험을 예측하도록 AI를 훈련했다. 새로운 혈액 검사가 필요하지 않다.

 

AI 기반 모델인 QUARTZ 또는 "망막 혈관 토폴로지 및 크기의 정량적 분석"을 검증하기 위해 장기 건강을 추적하는 영국 연구에 참여한 거의 6,000명(평균 연령 67세)의 CVD 위험을 예측했다.

 

연구원들은 평균 9.1년 동안 참가자를 추적했으며 AI가 널리 사용되는 프레이밍햄(Framingham) 프레임워크만큼 정확하게 CVD 위험을 예측할 수 있음을 발견했다.

 

미래 예측: 영국의 참가자는 주로 백인이었고 위치와 연령에 비해 평균보다 건강한 생활 방식을 사용하므로 AI는 여전히 더 많은 인구에서 검증되어야 한다.

 

또한 망막 이미징은 일반적이고 비용이 저렴하지만 일반적으로 안과 의사가 운영하는 특수 장비가 필요하다. 심장 전문의와 GP는 이러한 종류의 영상을 워크플로에 적용하는 가장 좋은 방법을 찾아야 한다.

 

그러나 망막 이미징을 위한 스마트폰 카메라 사용에 대한 연구는 프로세스를 간소화할 수 있다. 이 새로운 AI는 언젠가 사람들이 침습적 검사를 받거나 집을 떠나지 않고도 CVD 위험을 평가할 수 있는 앱에 통합될 수 있다.

 

유방암

 

도전 과제: 유방암은 세계에서 가장 흔한 암이지만 효과적인 치료법 덕분에 가장 치명적인 암은 아니다. 생존율은 지역에 따라 다르지만 고소득 국가 환자의 90%는 진단 후 5년 이상 생존한다.

 

조기 발견은 이러한 긍정적인 결과의 핵심이다. 암이 유방에 국한된 상태에서 발견되면 미국의 5년 생존율은 99%, 그러나 이미 폐나 간과 같은 신체의 먼 부분으로 퍼진 경우에는 그 비율이 29%로 떨어진다.

 

현상 유지: 유방암 발병 위험이 평균 이상인 경우 의사는 정기적인 유방 조영술(유방암에 대한 표준 검진 도구)과 함께 유방 MRI를 받도록 권장할 수 있다.

 

MRI는 더 민감하기 때문에 유방촬영술에서 놓칠 수 있는 의심스러운 병변을 찾아낼 수 있다. 이 민감도는 또한 환자가 침습적 조직 생검을 받은 후에만 식별되는 많은 위양성을 초래한다.

 

AI: NYU와 폴란드의 자기엘로니안 대학교(Jagiellonian University)의 연구원들은 20,000건의 유방 MRI 스캔을 사용하여 AI가 이미지를 기반으로 환자의 유방암 가능성을 예측하도록 훈련했다.

 

AI는 훈련을 받으면 5명의 방사선 전문의로 구성된 패널과 거의 동일한 정확도로 MRI 스캔에서 암을 예측할 수 있었다.

 

연구원들이 AI에 BI-RADS 범주 4 병변(생검을 고려해야 할 정도로 의심스러운 것으로 간주되는 병변)의 스캔을 분석하도록 지시했을 때 AI의 권장 사항이 환자의 최대 20%에 대해 불필요한 생검을 줄일 수 있음을 발견했다.

 

미래 예측: 백인 환자는 AI 훈련에 사용된 MRI 스캔의 거의 70%를 차지했으며 테스트에 사용된 대부분의 경우, 따라서 백인이 아닌 환자의 스캔에서 유방암 확률을 정확하게 예측하려면 더 많은 연구가 필요하다.

 

이러한 연구에서 AI가 인구 전반에 걸쳐 효과적인 것으로 밝혀지면 불필요한 생검을 줄일 수 있을 뿐만 아니라 더 많은 유방암 환자가 진단을 받는 데 도움이 될 가능성이 있다.

 

높은 위양성 비율이 일반 인구에게 MRI 스캔이 권장되지 않는 주요 이유이기 때문이다. AI가 이 비율을 낮출 수 있다면 스캔이 보다 일반적인 선별 도구가 되어 더 많은 환자가 조기 진단을 받을 수 있다.

 

대장암

 

도전 과제: 결장직장암은 전 세계적으로 세 번째로 흔한 암이고 두 번째로 치명적인 암이다.

 

그것은 결장이나 직장의 내부 안감에 폴립이라고 불리는 작은 성장의 형성으로 시작된다. 시간이 지남에 따라 암이 될 수 있는 폴립을 샘종이라고 하며, 제거하지 않으면 암이 장 너머로 퍼질 수 있다.

 

현상 유지: 대장암에 대한 가장 민감한 선별 검사는 의사가 폴립을 스캔할 수 있도록 얇고 유연한 튜브에 카메라를 장으로 삽입하는 절차인 대장 내시경 검사이다.

 

의사는 종종 대장 내시경 검사 중에 발견한 용종을 제거할 수 있지만, 약 25%의 성장이 절차 중에 누락되며, 누락된 작은 용종은 사람이 다른 검진을 받을 때 큰 문제가 될 수 있다.

 

AI: 건강 기술 회사인 Medtronic은 1,300만 개의 폴립 이미지를 사용하여 GI Genius라는 AI가 대장 내시경 카메라의 피드에서 실시간으로 폴립을 발견하도록 훈련했다.

 

그들은 미국, 영국, 이탈리아에서 230명의 환자가 하루에 두 번의 대장 내시경 검사를 받도록 하여 AI를 테스트했다.

 

인공지능을 이용한 대장내시경이 처음 나왔을 때 혼자 일하던 의사가 두 번째 대장내시경을 했을 때 환자의 15.5%만이 누락된 용종을 발견했다. 그러나 비 보조 의사가 먼저 갔을 때 AI 보조 절차 중 32.4%의 환자에서 폴립이 발견되었다.

 

앞을 내다보기: 앞서 언급한 AI와 달리 GI Genius는 침습적 시술을 받는 사람을 구하지 못할 것이다. 대장 내시경은 단순히 대장암에 대한 최선의 방어 수단이다. 암의 중요한 징후를 놓칠 가능성이 높다.

 

GI Genius는 또한 임상 시험 이외의 환자를 돕기 위해 이미 사용되고 있다는 점에서 다르다. FDA는 Medtronic에게 2021년 4월 결장직장암을 감지하는 데 도움이 되는 방법으로 AI 마케팅을 시작할 수 있는 권한을 부여했으며 현재 미국 전역의 많은 클리닉에서 찾을 수 있다.

 

Medtronic은 또한 미국 위장 내시경 학회(American Society for Gastrointestinal Endoscopy) 및 Amazon Web Services(AWS)와 협력하여 50 GI Genius 시스템을 저소득 및 소외 지역의 의료 시설에 배포하여 잠재적으로 생명을 구할 수 있는 AI에 보다 공평하게 액세스할 수 있도록 지원한다.