최근 대장암 등 병변 발견에 영상판독 인공지능(AI)을 활용하는 사례가 늘고 있지만 염증성 장질환(IBD) 진단에는 그 효용성이 떨어진다는 리얼월드데이터 결과가 나왔다.

AI 판독이 만능이 아닌 만큼 판별 정확도가 높은 병변에 선택적으로 적용해야만 효율성을 높일 수 있다는 뜻이다.

이스라엘 쉐바 메디칼센터 소속 레바토브스키 등 연구진이 진행한 IBD에서의 AI 선종 검출률 연구 결과가 덴마크 코펜하겐에서 개최된 유럽 크론병 및 대장염학회(European Crohn’s and Colitis Organisation, ECCO) 연례회의에서 3일 공개됐다.

최근 인공지능 지원 대장내시경의 시행으로 대장암 검출률이 개선된 것으로 보고되고 있다.

선종 검출률(ADR)은 대장 내시경 검사에서 중요한 품질 지표이며 높은 ADR을 달성하는 것은 대장암 예방에 중요하다.

가이드라인에 따르면 여성에서 20%, 남성에서 30%의 ADR은 적절한 성과를 나타내지만 IBD의 경우 형성이상 관련 병변의 존재로 인해 환자의 ADR은 평균 보다 낮을 수 있다.

연구진은 IBD 환자들에서 허용되는 ADR 목표에 대한 합의가 없고, ADR에 대한 AI 판독의 효과가 불분명하다는 점에 착안, 내시경 센터에서 등록된 데이터를 토대로 IBD 환자의 ADR을 분석했다.

연구에는 총 996건의 대장내시경 검사(237건의 AI 비처리, 759건의 AI 활용 판독)가 포함됐다.

분석 결과 사전 AI 비처리 그룹의 ADR은 AI 활용 판독에 비해 더 높은 선종 검출률을 나타냈다(6.3% 대 4%).

임상 경험이 5년 이상인 숙련된 소화기 전문의로 제한할 때 ADR 결과는 유의하게 더 높았다(7.6% 대 3.8%).

다만 총 내시경 시간은 AI 활용 판독 그룹이 21분으로 AI 비처리 그룹의 25분보다 짧았다.

연구진은 "대규모 코호트 분석 결과 대장내시경에 AI 활용 판독을 도입해도 실제 IBD 환자의 ADR이 개선되지 않았다"며 "AI 활용 판독을 일상적인 진료에 통합시키는 데 의문이 든다"고 결론 내렸다.