칠곡경북대병원 유방외과 연구팀, ‘BI-RADS 4 병변에서 유방 밀도에 따른 AI 성능 차이 체계적 분석’

칠곡경북대학교병원 유방외과 연구팀(박호용, 이지연, 강병주, 문준석 교수)과 빔웍스 연구팀이 공동으로 분석한 ‘유방 밀도에 따른 BI-RADS 4 병변에서 실시간 인공지능 보조 유방초음파 시스템의 진단 성능 평가(Effect of a Real-Time Artificial Intelligence-Assisted Ultrasound System on BI-RADS C4 Breast Lesions Based on Breast Density)’를 주제로 한 연구가 2월에 국제 학술지 ‘Cancers (임팩트 팩터 4.4)’에 게재되었다.

연구팀은 2023년 한 해 동안 BI-RADS 4A–4C로 분류된 유방 병변 110례를 대상으로 AI 유방초음파 시스템(CadAI-B®, ㈜ 빔웍스)의 진단 성능을 병리 결과를 기준으로 평가하였다. 그 결과, 유방 밀도가 높을수록 AI 진단 성능이 향상되었으며, AI 적용 시 BI-RADS 4로 분류되던 양성 병변 수가 유의하게 감소하여 불필요한 생체검사 감소 가능성이 제시되었다.

특히, 연구팀은 기존 연구들이 BI-RADS 전체 범주 또는 단순 이분법적 분류에 집중한 것과 달리 본 연구는 임상적으로 가장 판단이 어려운 BI-RADS 4 병변만을 대상으로 유방 밀도에 따른 AI 성능 차이를 체계적으로 분석한 최초의 연구 중 하나로 기존 연구 대비 의의가 있다.

이번 연구는 고밀도 유방에서 AI 초음파가 병변 해석의 일관성과 정확도를 항상 시켜 조직검사 결정 과정에서 의사의 의사결정을 보조하는 유용한 도구가 될 수 있고, 특히 고밀도 유방 비율이 높은 아시아 여성에게 불필요한 침습적 검사 감소 및 진단 효율성 향상에 기여할 수 있음을 시사한다.

연구에 참여한 강병주, 문준석 교수는 이번 연구를 통해 “AI 기반 유방초음파를 유방 밀도를 고려한 맞춤형 진단 보조 도구로 발전시킬 수 있는 근거가 될 것”이며, “향후 다기관·전향적 연구 및 실시간 임상 적용 모델 개발의 기반 자료로 활용 가능하여 AI 초음파의 임상 가이드라인 정립 및 건강검진·진단 프로토콜 개선에 기여할 것”이라고 설명하였다.

 유방외과 이지연 교수는 “이번 연구는 칠곡경북대학교병원과 AI 유방초음파를 개발한 ㈜빔웍스 간의 긴밀한 산학 협력을 기반으로 이루어졌으며, 실시간 임상 인공지능 연구 거점인 칠곡경북대학교병원–빔웍스 실시간 임상 인공지능 혁신 연구소에서 연구진 전원이 참여해 대규모 임상 데이터를 기반으로 AI 연구를 주도하고 있다. 이를 통해 고밀도 유방 환자에게 보다 안전하고 효율적인 진단 환경을 제공할 수 있을 것”이라고 강조하였다.