|
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.
메딕스 측은 영국과 유럽 연합(EU) 등지에서 780명의 유방암 환자를 대상으로 해당 AI 엔진의 림프부종 부작용 예측 정확도 검증한다는 계획이다. 이에 더해 암 치료후 피부와 심장 손상 부작용을 예측하는 AI를 추가로 개발하는 것으로 확인됐다. 임상에서 부작용 예측 AI엔진의 정확도가 확인될 경우 이르면 3년 내 상업화가 이뤄질 수 있다는 전망이다.
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.
루닛은 영상 데이터를 바탕으로 암 발생 의심부위를 검출하는 ‘루닛 인사이트’와 면역항암제로 효과를 볼 수 있는 환자를 식별하는 ‘루닛 스코프’ 등을 주력 매출원으로 확보하고 있다. 루닛 인사이트로 유방암 환자를 진단하는 정확도는 약 82%다. 루닛 스코프가 폐암 환자에서 효과가 있는 면역항암제를 찾아낼 확률은 42%로 알려졌다. 회사 측이 AI 기반 조직 바이오마커를 활용해 암 진단 및 치료 정확도를 높이는 것에 초점을 맞추고 있다.
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.