집Tmall, 지방간 질환 검진을 위한 MAOSS AI 모델 공개
알리바바 다모 아카데미(Alibaba DAMO Academy)는 중국 의과대학 성징 병원(Shengjing Hospital of China Medical University) 및 난징대학교 구루오 병원(Nanjing University's Gulou Hospital)을 비롯한 여러 기관과 협력하여 ‘MAOSS’라는 이름의 지방간 선별용 AI 모델을 공동 개발했다고 발표했다. 이번 연구 결과는 올해 2월 저명한 국제 학술지인 ‘네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)’에 게재되었다.
지방간 질환은 인구의 30% 이상에게 영향을 미칩니다. 초기 증상은 대개 경미하여 간과되기 쉬우며, 이로 인해 질환이 간섬유증이나 간경변으로 진행될 수 있습니다. B-초음파와 같은 기존 선별 검사법은 민감도가 제한적인 반면, 보다 전문적인 검사는 비용이 많이 듭니다. 이로 인해 임상 현장에서 고위험군 환자에 대한 진단 누락이 빈번히 발생합니다.
MAOSS 모델의 주요 혁신 및 장점:
비조영 CT 영상의 심층 분석: DAMO 아카데미는 "비조영 CT + AI" 기술을 도입하여 AI가 간 조직 구조 및 밀도와 같은 고차원적 특징을 자동으로 추출할 수 있도록 했습니다. 이는 표준 비조영 CT 촬영만으로도 간 지방증과 섬유화 단계를 동시에 평가할 수 있게 된 최초의 사례입니다.
의사를 능가하는 진단 정확도: 다기관 검증 시험에서 MAOSS 모델은 간 지방증 병기 결정에 대해 곡선 아래 면적(AUC) 0.904~0.917을 달성했으며, 이는 방사선과 전문의의 평균 점수인 0.709보다 현저히 높은 수치입니다.
고위험군 환자 검출률 2배 증가: 간경변 예방의 결정적 시기(2기 섬유화)에 대해, 이 모델은 고위험군 환자의 52.4%를 식별해 냈으며, 이는 기존 임상 경로를 통해 검출된 16.6%에 비해 검출률이 2배 이상 증가한 수치입니다.
간경변 위험에 대한 조기 경고: 추적 관찰 데이터에 따르면, MAOSS에 의해 고위험군으로 분류된 환자들은 2년 이내에 간경변이 발생할 확률이 45.5%로, 이는 저위험군의 비율을 훨씬 상회하는 수치입니다.
DAMO 아카데미의 전문가들은 이 모델이 정기 건강검진 및 외래 진료 시 수집된 기존의 비조영 CT 데이터를 활용할 수 있다고 언급했다. 이는 환자에게 추가 비용을 발생시키지 않으면서 만성 간질환 관리에서 "초기 예방"을 가능하게 한다. 향후 일차 진료 병원들은 이 AI 기술을 활용해 정기 건강검진 시 고위험 경고를 제공함으로써, 질환을 조기에 발견하고 잠재적으로 진행을 역전시킬 수 있게 될 것이다.
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