AI기술로 손상을 조기에 감지해 암 위험 예방

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하노이의 60세 남성이 복통과 가끔씩 혈변을 보이므로 공안부 19-8병원에 왔습니다. 그는 위장내과에서 AI(인공지능) 기술 의 지원을 받아 의사로부터 위내시경과 대장내시경 검사를 받았습니다.

AI는 환자의 병변을 신생물로 '판독'합니다. 의사는 내시경 검사 중 20mm 병변을 제거했습니다. 절제술 후 병리학적 결과는 초기 진단과 일치했습니다. 환자는 고등급 이형성을 동반한 세관선종, 즉 전암성 대장직장암이었습니다.

19-8병원 위장병과장인 응우옌 비엣 중 박사는 9월 20일 이 병원에서 주최한 위장병 진단에 AI를 적용하는 과학 컨퍼런스에서 기자들과 이야기를 나누며, 이 환자는 보기 힘든 부위의 대장 용종을 조기에 발견해 내시경 검사로 즉시 치료한 사례 중 하나라고 설명했습니다.

19-8병원 위장내과에서는 매일 평균 약 120건의 위내시경과 대장내시경을 시행하고 있습니다. 이 시설에서는 매달 200건 이상의 대장직장 용종 제거 수술을 실시하는데, 이는 하루 7건에 해당합니다.

의사들에 따르면 대장암 환자의 95% 이상이 용종에서 시작됩니다. 따라서 내시경 점막 절제술이나 점막하 박리술을 통해 용종을 조기에 발견하고 시기적절하게 치료하면 환자는 수술을 피할 수 있고 용종이 암으로 진행될 위험을 예방할 수 있습니다.

Dung 박사는 내시경 검사가 현재 위장관 질환 진단의 "황금 표준"이라고 말했습니다. 대장직장 용종 검진에서 AI는 의사가 병변을 놓치지 않도록 돕는 "제3의 눈"과 같습니다. 동시에 AI는 의사가 환자의 부상을 판독하고 분류하는 데도 도움이 됩니다.

의사들에 따르면, 소화내시경 검사에서는 영상이 매우 중요하다고 합니다. 육안으로 관찰하기 어려운 위치에 작은 병변이 있는 경우, 의사가 이를 놓칠 위험이 있습니다. 실제 내시경 영상 촬영 경험을 통합한 AI의 지원 덕분에 의사는 작은 병변이나 관찰하기 어려운 위치의 병변을 발견하는 데 큰 "도움"을 받고 있습니다. 이를 통해 진단 시간을 줄이고 환자 피해를 예측할 수 있습니다.

*AI 기술은 의사가 위장관 질환을 검진하고 조기에 발견하는 데 큰 도움을 줍니다. 사진: BVCC*

병변이 의심되는 경우 AI는 식별, 영역 표시, 이미지 표시, 분석 제안을 돕고, 의사가 AI가 감지한 병변에 집중하여 판단을 내리고 치료 방향을 평가하도록 돕습니다.

특히, 둥 박사에 따르면, 베트남의 위장병 전문의들은 매일 수십 건의 내시경 수술을 수행하면서 엄청난 업무 압박을 견뎌야 합니다. AI는 특히 당일 마지막 위장관내시경 검사에 효과적입니다. "AI는 마치 친구처럼 의사에게 대장 병변을 놓쳤는지 여부와 병변의 종류를 알려줍니다."라고 의사는 말했습니다. 내시경에 AI를 활용하면 용종을 발견하는 능력이 95% 이상에 이릅니다.

40세 이후 위내시경 및 위장암 검진을 받아야 합니다.

19-8 병원장이자 부교수인 황 탄 투옌 박사에 따르면, 소화내시경에서 AI는 탐지율을 높이고, 병변 누락을 방지하며, 의료 인력 부족을 해소하는 데 강력한 보조 역할을 합니다. 그러나 최종 결정은 여전히 의사의 몫입니다. 의사의 경험과 역량은 중요한 요소입니다.

Dung 박사는 대장직장 용종에 대한 이전 권장 사항은 종종 50세 이상의 사람들에게 초점을 맞췄다고 말했습니다. 하지만 지금은 젊은 층에서 암 병변이 발견되는 경우가 더 많습니다. 미국에서는 45세 이상부터 대장내시경 검사를 받을 것을 권장하는 반면, 일본에서는 45세에서 40세로 검사를 낮췄습니다.

의사는 이 시설에서 한때 23세 여성 환자가 출산 직후 암 진단을 받았다고 말했습니다. 젊은 환자의 경우 악성도가 더 높습니다. 이는 유전적 요인과 많은 관련이 있습니다.

Dung 박사는 "부모나 형제자매 등 1차 혈연관계가 있는 사람 중 대장용종이나 대장암 환자가 있는 경우 대장내시경 검사를 받는 것이 좋습니다."라고 말했습니다.

병변이 20mm 미만이고 비침습적 악성 종양으로 평가되면 의사는 내시경 검사를 통해 폴립을 제거합니다. 병변이 큰 경우, 의사는 병변을 즉시 제거할지, 아니면 염색과 생검을 통해 종양이 점막하층까지 침윤했는지 추가로 평가하여 병변을 치료할지 여부를 고려합니다.