흉부 X-ray로 유방암 선별…AI 연구 '우수핵심연구' 선정

중앙대학교병원 호흡기알레르기내과 문경민 교수. 제공=중앙대학교병원

흉부 X-ray를 활용해 유방암을 조기에 선별하는 인공지능(AI) 연구가 국가 연구과제로 선정됐다.

중앙대학교병원 호흡기알레르기내과 문경민 교수는 흉부 X-ray 기반 AI 유방암 조기 선별 연구가 한국연구재단의 '우수핵심연구' 과제에 선정됐다고 밝혔다.

이번 연구는 흉부 X-ray 영상에서 유방암 의심 소견을 부수적으로 포착하는 '기회적 탐지(opportunistic detection)'를 구현하고, 추가 검사가 필요한 고위험군을 신속히 선별하는 AI 기반 선별·분류(triage) 모델 개발을 목표로 한다. 기존 검진 체계에서 발생하는 진단 사각지대를 보완하는 새로운 접근이다.

현재 아시아 여성의 약 70~80%는 치밀유방에 해당해 유방촬영술의 민감도가 낮은 것으로 알려져 있다. 이를 보완하기 위해 유방초음파 검사가 활용되지만, 상급종합병원의 경우 수개월에 이르는 대기 기간으로 조기 진단이 지연되는 문제가 제기돼 왔다.

문경민 교수는 연간 3억 건 이상 시행되는 흉부 X-ray에 주목했다. 대표적인 검사임에도 판독이 폐와 심장 중심으로 이뤄지면서 유방 병변이 간과될 수 있다는 점에서 연구가 출발했다.

이번 연구의 핵심은 유방암을 직접 '진단'하는 것이 아니라 '선별'하는 데 있다. AI를 활용해 고위험군을 조기에 식별하고 초음파 등 추가 검사로 신속히 연계하는 의료 안전망 구축에 초점을 맞췄다. 이를 통해 검사 대기 기간을 단축하고 조기 발견율을 높이겠다는 구상이다.

연구는 향후 3년간 단계적으로 진행된다. 흉부 X-ray와 유방촬영술, 초음파, CT 데이터를 연계한 고품질 데이터셋을 구축하고, 치밀유방 환경에서도 미세 병변을 탐지할 수 있는 딥러닝 모델을 개발할 계획이다. 이후 임상 시뮬레이션과 경제성 평가를 통해 실제 의료현장에서의 적용 가능성을 검증한다.

특히 수술 및 조직검사로 확진된 '리얼월드 데이터(Real-World Data)'를 활용해 임상 적합성을 높이고, AI 판단 근거를 시각화하는 설명가능 인공지능(XAI)을 적용해 의료진의 신뢰 확보에도 나설 방침이다.

연구팀은 흉부 X-ray 기반 유방암 기회적 탐지 및 고위험군 선별 알고리즘과 관련한 핵심 기술에 대해 특허 출원을 완료했으며, 향후 기술 사업화 가능성도 검토하고 있다.

문경민 교수는 "흉부 X-ray라는 일상적 검사에 담긴 정보를 활용하면 기존 검진의 사각지대를 효과적으로 보완할 수 있다"며 "유방암 고위험군을 조기에 선별하고 임상 의사결정을 지원하는 시스템으로 발전시키겠다"고 말했다.

이어 "추가 비용 없이 기존 데이터를 활용한다는 점에서 국가 검진 체계의 효율성을 높일 수 있다"며 "다기관 연구와 정책 적용을 통해 활용 범위를 확대해 나갈 것"이라고 밝혔다.