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이번 연구는 튀르키예 아치바뎀 메흐메트 알리 아이딘라 대학교(Acibadem Mehmet Ali Aydinlar University) 영상의학과의 무스타파 에게 세커 박사(Dr. Mustafa Ege Seker) 연구팀이 주도했다. 이 연구팀은 지난 2009년부터 2019년까지 튀르키예에서 진행된 2만2621건의 유방촬영술 사례를 분석해 AI를 활용한 유방암 조기 발견, 간격암(Interval Cancer) 발견과 함께 AI가 의료진의 업무(Workload) 부담을 얼마나 줄일 수 있는지를 중점적으로 탐구했다.
연구 결과, 의료진의 유방암 검진 워크플로우에서 AI를 유방암 환자 분류(Triage) 도구로 도입했을 때 의료진의 업무량을 약 69.5% 줄여줌과 동시에 분류 정확도는 약 30.5% 향상시켰다. 루닛 인사이트 MMG 활용 시 전체 간격암의 약 52%, 기존 검진에서 놓쳤던 암의 약 50%를 바로 식별해냈다.
유방촬영술 검사에서 영상의학과 전문의 두 명이 참여하는 이중 판독 상황에서는 의사 한 명 대신 AI를 두 번째 판독자로 활용할 경우 전체 유방암 환자의 약 23%를 평균 약 30개월 더 빠르게 진단한 것으로 나타났다.
이번 연구는 AI 기술이 유방암 검진 과정의 효율성을 크게 개선하고, 조기 진단율을 높임으로써 환자의 생명을 구하는 데 중요한 역할을 할 수 있음을 잘 나타낸 것이라는 것이 루닛측 설명이다.
서범석 루닛 대표는 “이번 연구는 AI 영상분석 솔루션의 임상적 유용성 뿐만 아니라 의료 시장의 성장 잠재력이 크고, 의료 제품 수입 의존도가 높은 튀르키예에서 성능을 입증했다는 점에서 향후 비즈니스 확장 가능성도 기대하고 있다”며 “앞으로도 글로벌 의료진과의 다양한 협업을 통해 의료AI의 적용 범위를 확대해 나갈 것”이라고 말했다.
