설명 가능한 인공지능(XAI, eXplainable AI)이란 결과에 대한 판단의 근거를 인간이 이해할 수 있는 방식으로 제시하는 인공지능을 말한다. 기존의 AI와 달리 XAI는 판단의 불확실성을 해소해 결과의 신뢰성을 높일 수 있는 장점이 있으며, 이로 인해 정확한 진단을 필요로 하는 의료분야에 적용하기 위한 연구가 활발히 진행 중이다.
보라매병원 비뇨의학과·서울대병원 교수 연구팀(제1저자 서울대병원 입원의학센터 서준교 교수, 교신저자 보라매병원 비뇨의학과 정 현 교수)은 2009년 3월부터 2019년 10월까지 보라매병원에 방문해 전립선 조직 검사를 받은 2,843명의 데이터를 기반으로 전립선 암을 예측하는 AI 알고리즘을 개발한 뒤, 948명의 데이터를 무작위로 대입해 진단의 효과성을 분석했다.
연구진은 연구 결과 임상적으로 유의한 전립선 암을 진단하는 데 있어 AI 모델의 우수한 예측 효과를 확인했다고 밝혔다. AI 모델의 전립선 암 예측 정확성을 분석한 결과, 전체 전립선 암 예측률은 약 87%(AUC=0.869)로 나타났으며, 특히 임상적으로 유의한 전립선 암의 예측률의 경우 95%에 이르는 높은 수치가 확인되어(AUC=0.945) 연구진은 인공지능 알고리즘을 이용해 전립선 암을 효과적으로 진단할 수 있을 것으로 판단했다.
이번 연구 결과는 국제 비뇨기과학술지인 ‘영국 비뇨기과학회지(BJU International)’에 최근 게재됐다.