진행성 유방암 수술 전 항암치료 반응, 인공지능으로 조기 예측

진행성 유방암 수술 전 항암치료 반응, 인공지능으로 조기 예측: PET/CT 및 MRI 영상 딥러닝 예측 정확도 상승; 2020.12.04 13:17 입력

<table width="657" align="left" class="left" id="news_image"><tbody><tr><td><img loading="lazy" alt="진행성 유방암 수술 전 항암치료 반응, 인공지능으로 조기 예측" width="657" align="absmiddle" src="https://www.medicalagency.co.kr/PEG/16070554086630.jpg"><div id="news_caption">▲기존 PET/ MRI 매개 변수와 딥러닝 신경망 성능 비교 
 (a)SUV0 대 PET0, (b)SUV1 대 PET1, (c)ADC0 대 MRI0 및 (d)ADC1 대 MRI1</div></td></tr></tbody></table>한국원자력의학원(원장 김미숙) 우상근·김현아 박사 연구팀이 국소 진행성 유방암으로 수술 전 항암치료를 받은 환자의 항암치료 반응을 인공지능(AI) 기술 중 딥러닝 기법을 이용하여 조기에 예측 할 수 있다고 밝혔다.   <o:p></o:p>연구팀은 국소 진행성 유방암 환자군 56명을 대상으로 선행화학요법 전 PET/CT 및 MRI 촬영 영상 분석을 통한 선행화학요법 치료 반응 예측을 기존 전문의와 딥러닝 기법 이용으로 나눠 비교 분석 했다. 전문의가 영상 데이터를 분석 진단한 결과, 선행화학요법 치료 반응 예측 정확도는 PET/CT 84%, MRI 61%로 확인됐다. 반면, 합성곱 신경망(CNN)을 이용한 특화된 알고리즘을 활용한 딥러닝 기법으로 선행화학요법이 잘 듣는 환자군과 잘 듣지 않는 환자군의 PET/CT 및 MRI 촬영 영상을 학습시킨 딥러닝 기반 인공지능 모델이 영상 데이터를 분석 진단했을 때, 정확도는 PET/CT 97%, MRI 85%로 전문의가 분석했을 때보다 높았다.   <o:p></o:p>이번 연구 성과는 딥러닝 기법으로 국소 진행성 유방암 환자 선행화학요법 전 한번의 PET/CT 및 MRI 촬영만으로 종양의 크기와 범위 뿐 아니라 선행화학요법 후 치료 반응까지 조기에 예측하여 환자의 편의성과 의료진의 조속한 치료 방향 설정에 도움을 줄 것으로 기대된다.   <o:p></o:p>우상근, 김현아 박사 연구팀의 이번 연구성과는 네이처 자매지 ‘사이언티픽 리포트(Scientific Reports)’ 3일자 온라인판에 게재됐다.   <o:p></o:p>연구팀은 “이번 연구결과를 통해 여성암 1위를 차지하는 유방암, 특히 치료가 어려운 난치성 유방암 환자의 생존율 향상을 기대한다”며, “방사선 의학과 인공지능 기술을 접목한 다양한 임상연구로 국민 건강 증진에 앞장설 것”이라고 밝혔다.   <o:p></o:p>이번 연구는 원자력연구개발사업으로 진행한 ‘인공지능 기술 활용 방사선 및 항암치료 반응 예후예측 의료기술 개발’의 일환으로 수행됐다.   <o:p></o:p>   <o:p></o:p>   <o:p></o:p>   <o:p></o:p>   <o:p></o:p>   <o:p></o:p><div class="hwp_editor_board_content" id="hwpEditorBoardContent" data-jsonlen="16832" data-hjsonver="1.0"></div>

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