유방암은 전 세계 여성들에게 가장 위협적인 질병 중 하나이다. 2022년 새로 유방암을 진단받은 여성은 약 230만 명에 달하고, 약 67만 명이 사망했다.

유방암은 유형과 단계에 따라 재발 및 전이율이 달라지는 복잡한 질병이다. 이 때문에 의료계에서는 환자 개개인에게 가장 적합한 치료 강도를 설정하는 것이 중요하다.

최근 미국 식품의약국(FDA)은 디지털 병리 기반의 위험 예측을 위한 인공지능(AI) 도구인 'ArteraAI Breast'를 승인했다. 이는 초기 단계 유방암 환자의 치료 방향을 결정하는 데 있어 도움을 줄 것으로 기대된다.

현재 유방암 치료법에는 완치법이 따로 존재하지 않으며, 암의 유형에 따라 화학요법, 방사선 치료, 호르몬 요법, 표적 약물 치료, 수술 등을 결정한다.

디지털 헬스 기업 Artera가 개발한 이 AI 도구는 환자의 수술 절제 조직에서 얻은 병리 슬라이드를 스캔하여 분석하고 환자의 전이 위험을 예측한다. Artera 측은 해당 모델이 약 8,500명의 유방암 환자로부터 수집한 임상 시험 데이터를 학습했으며 디지털화된 이미지와 임상 변수를 멀티모달 AI(MMAI) 모델에 입력하여 전이 및 재발 위험을 예측한다고 설명했다.

Arteara 부사장 Calvin Chao 박사는 FDA 임상 검증을 통해 이 AI 모델이 유방암의 전이 위험을 정확하게 예측함을 입증하였다고 밝혔다. 또한 환자를 AI 위험 점수에 따라 MMAI 저위험군 또는 MMAI 고위험군으로 분류한해 유방암 환자의 개별화된 치료 결정을 내리는 것을 돕고 의사와 환자들이 과소 치료 또는 과잉 치료를 피해 옳은 치료 결정을 내릴 수 있도록 도울 수 있다고 전했다.

전문가들은 기존 검사방법의 높은 비용, 긴 처리 시간, 수술 전 보험 적용 불가 등 접근성의 제약이 있었다면서 AI 도구는 기존의 임상 테이터와 조직 슬라이드 이미지만으로도 즉시 분석이 가능해 시간과 비용 면에서 효율적이라고 평가했다. 또한 치료 결정이 모호한 환자들에게 가이드를 제공하고 저위험군을 정확히 선별해 불필요한 부작용을 피할 수 있다는 점도 장점으로 작용한다고 설명했다.

다만 AI의 위험도 분류 핵심 요소에 대해 투명하게 공개해야 하며, 실제 임상 적용을 위해서는 기존의 표준화된 검사방법과 직접 비교한 풍부하고 검증된 근거가 있어야 하고 실제 처리 기간, 비용 및 기존 시스템과의 통합성 확인도 필요하다고 강조했다.