리매진,AI기반 유방종양 자가검진 센서 기술성과 발표

리매진,AI기반 유방종양 자가검진 센서 기술성과 발표

유방암 환자 200명 대상 전향적 연구 결과

 

인공지능(AI) 기반 홈 헬스케어(Home Healthcare) 솔루션 개발 기업 (주)리매진(대표 김경민)은 인공지능 및 초음파 기반의 유방종양 자가검진 센서 기술에 대한 연구성과를 미국 임상종양학회 연례학술대회(ASCO 2024)를 통해 발표했다고 4일 밝혔다.

해당 기술은 기존 의료기기에 비해 경제적인 초음파 압전센서 기술을 활용해 유방으로부터 신호를 수집한 후 AI 딥러닝 모델로 분석해 유방 내 종양의 존재여부를 실시간으로 알려주는 방식이며, 자가촉진에 의존 중인 여성들에게 훨씬 객관적인 데이터를 제공하여 필요 시 내원을 통한 정밀진단을 유도하는 홈케어 의료기기 제품으로 개발 중이다.

리매진은 개발 중인 기술의 유방종양 진단 시 유용성을 평가하는 전향적 임상 연구를 실시해 지난 5월 31일(현지시간)부터 6월 4일까지 미국 시카고에서 개최된 ASCO 2024에서 포스터 발표를 통해 연구 결과를 공개했다. 

이번 연구 결과, 리매진의 기술은 내부 검증(Internal validation)과 추가 검증(Additional validation)에서 AUC(Area Under the Curve) 수치로 각각 0.93과 0.90의 유방종양 진단 능력을 나타냈다.

김경민 리매진 대표는 “유방암 환자 대상 임상 연구를 통해 유용성을 확인한 만큼 기존의 촉진에 의존하는 방식의 한계를 극복하고 유방암 자가검진의 효용을 극대화할 수 있는 솔루션으로 개발할 수 있도록 매진하겠다”며, “또한 세계적인 학술대회인 ASCO 2024를 통해 기술 성과를 선보인 것을 계기로 유방암 외 다양한 분야로 AI 기반 헬스케어 제품 개발을 확장해 가겠다”고 밝혔다.  

이번 연구에는 200명의 유방암 환자가 참여했으며, 참여 환자 중 32.5%에 해당하는 65명이 만져지지 않는 유방 종양을, 46.5%에 해당하는 93명이 2cm보다 크기가 작은 유방 종양을 가졌다. 

 

연구진은 131명의 데이터를 가지고 8:2 비율로 AI 딥러닝 모델의 학습과 내부 검증을, 이후 69명의 데이터로 추가 검증을 진행했다. 

 

또한 딥러닝 모델의 성능향상을 위해 기기 센서의 스캔 속도와 압력 변화정도를 변수로 사용하는 새로운 증강 기술을 개발해 적용했으며, 일반화된 성능을 나타내기 위해 자기 지도 학습모델(self-supervised learning model)로 학습된 사전 학습모델(pre-trained model)을 활용한 전이학습(transfer learning)방법을 채택하고 5겹 중첩 교차검증(employed the five nested cross-validation)을 실시했다.

유방암은 한국인 여성에게서 가장 흔하게 발생하는 암이다. 많은 여성들이 정기적으로 검진을 시행하고 있지만 한국인 여성 환자 중 46% 이상이 여전히 2기 이상으로 진행된 상태에서 진단되며, 상대적으로 큰 크기의 종양이 있음에도 스스로 종양의 존재를 자각하지 못하는 경우도 다수이다.

리매진은 유방암 환자 대상 임상 연구를 통해 유용성이 확인된 만큼, 개발중인 기술을 통해 여성들이 가정에서 스스로, 보다 더 이른 시점에 유방종양의 존재를 파악하고 신속하게 의료기관을 찾아 정밀검사를 받음으로써 결과적으로는 유방암을 조기에 발견하고 제 때 치료할 수 있기를 기대하고 있다.

특히 기존의 유방암 선별 검사 수단들에 비해 경제적이라는 점에서 현재 유방암 검진 프로그램이 갖춰지지 않은 개발도상국과 유방암 검진 프로그램이 갖춰졌지만 신체 노출 등 문화적 이유로 수검자들이 검사를 기피해 수검율이 낮은 국가들에서 유방암 조기진단을 활성화시키는데 유용할 것으로 전망하고 있다.

리매진은 AI 기술 기반 홈 헬스케어(Home Healthcare) 솔루션을 개발하는 전문 기업으로 2020년 설립 이래 초음파 기기와 AI 기술을 접목한 의료 솔루션 개발을 선도하고 있다. 서울대학교 전자공학 박사인 김경민 대표이사와 함께 서울대학교병원 유방센터의 문형곤 교수와 융합의학과 김영곤 교수가 사내이사로 참여해 연구개발을 이끌고 있으며, ▲기기 비용 절감을 위한 정밀센싱 기반 회로설계 ▲자체 개발 AI 모델을 통한 실시간 영상분석 ▲국내 최고 수준의 유방암 권위자 및 의료기관과의 공동 연구 등을 통해 AI분석기반 유방종양 센서 기술을 개발 중이다.