■한림대춘천성심병원, 전립선동맥색전술 80례 돌파
한림대학교춘천성심병원 비뇨의학과 신태영 교수팀은 지난달 16일, 전립선동맥색전술 80례를 달성했다고 밝혔다.
전립선동맥색전술은 허벅지나 손목을 0.2cm 크기로 절개한 뒤 얇은 카테터를 전립선 양 혈관까지 밀어 넣어 미세혈관을 막음으로써 치료하는 시술을 말한다. 기존 수술적 치료와 비교해 하부요로증상 개선이 비교적 간단하고, 부작용 발생 가능성이 거의 없다는 평가를 받고 있다.
신태영 교수는 “전립선동맥색전술은 부분 마취로 시술이 가능하고, 시술 후 통증이 거의 없으며 회복시간도 절제술에 비해 빨라 고령 환자도 안전하게 받을 수 있다”며 “일상생활에 불편함이 없고 정상적 성생활도 가능해 환자들 사이에서 만족도가 높다”고 밝혔다.
전립선비대증은 전립선이 비대해짐에 따라 내부를 지나가는 요도를 눌러 배뇨증상이 나타나는 대표적인 노인성 만성질환이다. 신 교수가 시행한 전립선동맥색전술 가운데 60% 가량은 전립선 비대정도가 40㎤ 이상으로 약물로 전립선비대증을 관리하기 어려웠던 환자였으며, 이들의 평균 연령은 67.6세였다.
■AI, 의사처럼 피부암 정확히 진단한다
인공지능(AI)이 피부암을 전문의 진단과 거의 비슷하게 찾아낸다는 연구 결과가 나왔다.
6일 한림대학교강남성심병원에 따르면 성형외가 김성환 교수팀은 이 같은 연구결과(합성곱신경망을 이용한 피부암 진단)를 발표했다.
피부암은 가려움이나 통증 등 자각 증상이 없는 경우가 많고 평범한 점이나 반점, 결절에서 암으로 발전하기 때문에 육안으로 구분해내기가 어렵다. 방치해둘 경우 피하나 근육, 뼈에도 퍼질 수 있어 조기 발견과 치료가 중요하다.
점이나 검버섯 등과 구분하기 어려워, 전문의도 오진할 수 있어 AI를 활용한 피부암 진단 연구가 활발히 이뤄지고 있다. 하지만 지금까지 나온 AI는 얼굴 사진을 보고 피부암을 직접 검출할 수 없다는 한계가 있었다.
합성곱신경망(CNN)은 망막 구조와 유사한 신경망 알고리즘으로 시각 분야 연구에서 사물을 분류하는데 사용된다. 염구팀은 AI에 피부 종양 사진, 피부질환·정상 피부 사진 110여 만장을 사전 학습시켜 피부암으로 추정되는 병변 위치를 검출하고 피부암 유무를 정확하게 구분할 수 있도록 했다.
연구팀은 2010년 1월부터 2018년 9월까지 전남대병원, 서울아산병원, 한림대강남성심병원에서 진료받은 673명의 기저세포암, 편평세포암 사진 2845만장을 테스트에 사용했다. 그 결과, AI의 피부암 진단 민감도는 89.2%로 나타났다. 민감도는 실제 질병이 있을 때 질병이 있다고 진단할 확률을 의미한다.
AI의 진단 정확도는 전문의 정확도와 비교해 얼마나 정확할까? 전문의 13명과 AI에게 피부 사진(테스트셋 325장)을 보여주자, AI는 한 명의 사진 분석에 10초가 걸리지 않았다. 진단 정확도(민감도)는 전문의 95%, AI 92.5%로 비슷한 것으로 나타났다.
김성환 교수는 “AI의 진단 능력이 전문의와 비슷하다는 결과가 나왔지만, 실제 진료에서 전문의는 시각 정보만으로 판단하지 않고 환자의 병력을 종합해 진단한다”며 “다만 AI는 의사보다 빠르고 쉬지 않고 많은 일을 할 수 있기 때문에 대량의 환자를 빠르게 분석할 수 있다는 장점이 있다”고 밝혔다.
