의사들이 암 치료 시 부작용 예측을 AI에 '요청'

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Bác sĩ đang đọc kết quả chụp nhũ ảnh cho bệnh nhân - Ảnh: Rui Vieira/PA — 의사가 환자에게 유방 조영술 결과를 읽어주고 있다 - 사진: Rui Vieira/PA

국제적인 의사, 과학자 , 연구자 팀은 수술과 방사선 치료를 포함한 치료 후 부작용 위험이 더 높은 유방암 환자를 예측할 수 있는 인공지능(AI) 도구를 설계했습니다.

가디언은 3월 20일, 영국, 프랑스, 네덜란드에서 시험 중인 기술이 의사와 환자가 더 적절한 치료 선택을 하는 데 도움이 될 수 있다고 보도했습니다.

매년 전 세계적으로 약 200만 명의 여성이 유방암 진단을 받습니다. 유방암은 대부분의 국가에서 여성에게 가장 흔한 암입니다. 풍부한 지식, 조기 발견, 그리고 다양한 치료법 덕분에 유방암 환자의 생존율이 증가하고 있습니다.

그러나 일부 환자는 치료 후 피부 변화, 흉터, 림프부종(팔이 붓는 통증성 증상) 및 방사선 치료로 인한 심장 손상 등의 부작용을 경험합니다.

"그래서 저희는 의사와 유방암 환자에게 수술 및 방사선 치료 후 만성적인 손 통증과 부종 위험에 대해 알려주는 AI 도구를 개발했습니다. 저희는 환자들이 방사선 치료 방법을 선택하고 부작용을 줄이는 데 도움을 주고자 합니다."라고 영국 레스터 대학교에서 근무하는 팀 라테이 박사는 말했습니다.

이 AI 도구는 6,361명의 유방암 환자 데이터를 사용하여 수술 및 방사선 치료 후 최대 3년까지 림프부종을 예측하도록 훈련되었습니다. 림프부종 고위험군으로 진단받은 환자에게는 치료 중 및 치료 후 부기를 줄이기 위한 팔 보호대 착용과 같은 대체 치료법이나 보조적 조치가 권장될 수 있습니다.

이 도구는 림프부종 사례의 약 81.6%를 정확하게 예측하고, 치료 후 림프부종이 발생하지 않을 환자 사례의 약 72.9%를 정확하게 식별했습니다. 도구의 전체 예측 정확도는 73.4%였습니다.

현재 연구팀은 이 도구를 이용해 심혈관계와 피부 손상을 포함한 다른 부작용도 예측할 수 있는 기술을 개발하고 있으며, 2년간의 임상 시험인 Pre-Act 프로젝트에 유방암 환자 780명을 등록할 계획입니다.