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메딕스는 영국과 프랑스, 네덜란드 등에서 유방암 환자 6361명의 데이터를 자체 개발한 부작용 예측 AI 엔진에 입력했고, 이를 바탕으로 해당 환자들이 수술 및 방사선요법 치료를 받은 후 최대 3년 경과시점까지 림프부종의 발병가능성을 예측하도록 훈련시켰다.
그 결과 해당 AI엔진은 평균 81.6%의 정확도로 환자에서 림프부종이 발생할 것을 예측했다. 또 72.9%의 정확도로 림브부종이 발생하지 않는 것도 예측해 낸 것으로 나타났다. 메딕스 측은 “평균 73% 수준의 정확도로 림프부종의 발병여부를 가려냈다”며 “림브부종은 주로 팔 부위에 발생하기 때문에 발병 위험도가 높은 환자에게 팔 압축 슬리브를 착용하게 하는 등 의사가 사전 조치를 취할 수 있게 도울 것이다”고 설명했다. 부작용 예측 AI엔진의 분석 결과가 의사의 치료 과정에도 긍정적인 변화를 일으킬 수 있다는 얘기다.
한국보건진흥연구원이 지난해 내놓은 ‘의료 AI의 기술 현황과 발전 보고서’에서 언급된 의료 AI의 활용영역은 질병 진단 및 발병여부 예측, 환자에게 적절한 치료제 선별, 신규 약물발굴 등이었다. 여기에 앞서 언급한 것과 같은 치료요법 후 부작용 예측 분야가 새롭게 포함될 수 있다는 분석이 나온다.
의료 AI 개발 업계 한 대표는 “의사의 진료와 치료를 돕는 전주기 AI 시스템을 위해서, 질병별로 진단을 넘어 치료 후 부작용 예측과 모니터링까지 세부적으로 특화된 시스템이 더 마련돼야 한다”며 “물론 2022년부터 본격적으로 진단용 의료 AI들이 각국에서 출시되는 시장에서 그 실효성부터 입증받아야 한다. 너무 늦지않게 국내 업계가 기술의 확장이 이뤄지길 기대한다”고 말했다.
현재 부작용 예측과 관련한 AI 솔루션을 상용화한 기업은 없다. 국내 대표 의료 AI 기업인 루닛도 암 진단이나 치료용 약물 선별용 제품의 시장성을 입증하는데 힘을 쏟는 상황이다.
루닛 관계자는 “암과 관련해 전주기 의료 AI 시스템 구축을 목표로 하고 있다”며 “루닛 인사이트로 암을 진단하고, 루닛 스코프로 어떤 면역항암제가 환자에게서 효과를 보일지 볼 수 있다”고 말했다.
그는 이어 “바이오마커를 통해 그 환자의 미세종양환경을 분석하는 것까지 가능한 상태”라며 “치료후 부작용 발생 여부를 보는 AI까지는 (우리 회사의)아직 개발계획에 없다. 치료 전에 의사와 환자가 최선의 선택을 돕는 AI엔진의 상용화에 집중하겠다”고 말했다.