▲ 전용순 교수

 가천대 길병원이 국내 최초로 도입한 인공지능 의료시스템인 ‘왓슨 포 온콜로지(Watson for Oncology)’와 암다학제팀의 항암화학요법 일치율이 93%에 달하는 등 갈수록 진화하고 있다는 평가다.

길병원 외과 전용순 교수는 지난 2016년 12월부터 2018년 3월까지 유방암센터에서 치료받은 유방암 환자 147명을 대상으로 연구한 결과 이같이 나타났다고 밝혔다.

유방암 치료는 새로운 치료법과 BT, IT 기술의 발달로 매우 빠르게 진화하고 있다. 다양한 분야에서 치료기술의 진보로 환자 개개인의 특성에 맞는 최적화된 치료법 선택이 무엇보다 중요해지고 있는 가운데 길병원 암다학제팀과 왓슨 포 온콜로지의 치료선택 중 ‘추천’ 또는 ‘고려’로 제시된 경우 ‘일치’로 정의됐다. ‘불일치’는 다학제팀과 왓슨의 치료선택이 ‘비추천’ 또는 ‘불가’일 경우로 정의됐다.

수술 후 항암화학요법을 받은 147명을 대상으로 연구한 결과, 항암화학요법을 받은 147명 중 136명에서 양측의 의견이 같아 93%의 일치율을 보였다. 불일치된 11명은 우리나라 보험체계 안에서 사용이 불가능한 항암제이거나 고령이나 임신 등으로 항암화학요법을 포기한 경우에 해당했다.

전용순 교수는 “미국 FDA 승인을 받은 유방암 치료제는 69종에 이를 정도로 많다”며 “항암화학요법의 중요한 요소인 개인 맞춤 치료를 제공하기 위해서는 약제 선택부터 복용 방법, 시기, 용량 등 의료진이 고려해야할 사항이 매우 방대하다”며 “이런 상황에서 의료진이 환자에게 정밀의료를 제공하는데 인공지능 의료서비스 같은 보조수단이 도움이 될 수 있다”고 덧붙였다.

또 유방암 치료 시 항암화학요법만큼 중요한 방사선치료는 다학제팀과 왓슨의 일치율이 더욱 높았다. 연구 대상자는 170명 중 방사선 치료가 필요한 총 144명이었다. 이 중 임신으로 방사선 치료가 불가능한 1명을 제외한 99%에서 다학제팀과 왓슨의 치료 의견이 일치했다.

전 교수는 “인공지능 의료시스템이 비교적 높은 일치율로 의료진의 치료 결정을 돕는 보조수단이 될 수 있음을 이번 연구로 확인했다”며 “다만 전체 환자 수가 적고, 짧은 연구 기간은 단점으로 추가 연구가 더 필요할 것으로 보인다”고 말했다.

이번 연구는 ‘A comparative study of Watson for Oncology and tumor boards in breast cancer treatment’라는 제목으로 [대한종양학회지(KJCO, Korean Journal of Clinical oncology)] 최근호에 게재됐다. 전용순 교수는 이 논문으로 대한종양외과학회로부터 ‘우수 논문상(KJCO Outstanding paper award)’을 수상했다.