[헤럴드경제] 유방암은 전 세계 여성암의 25.2%를 차지할 정도로 발병률이 높은 암이다. 우리나라의 경우 최근 식생활이 서구화되고, 여성들의 만혼이 증가하며, 모유 수유가 감소하는 경향을 보임에 따라 그 발병률 또한 가파르게 상승하고 있는 상황이다. 특히 주목해야할 점은 서구의 경우 폐경이 많이 지난 60대 이후 연령층에서 주로 발생하는 유방암이 우리나라에선 30~40대 젊은층에서 자주 발견되고 있다는 부분이다. 일반인들의 유방암 검진에 대한 인식 또한 저조한 상황에서 젊은층의 높은 유방암 발병률은 자칫 치료시기를 놓치고 병을 키울 수도 있다는 것이 위험요인으로 작용한다. 

현 상황에 대해 ‘서울유정갑외과’의 김한석 원장은 유방 초음파검진에 대한 필요성을 대중들에게 확산시키는 한편, 유방 성형이나 유방 양성 종양 흡인((구)맘모톰) 등 전에 유방 평가에 있어서 인공지능 진단시스템의 도입을 통한 정확한 정보 전달의 필요성을 강조한다.

30세가 넘어가면 한 달에 한 번 이상 자가 촉진과 연 1회 가량의 검진이 필요하다고 권유하고 있으나, 이 부분에도 문제가 존재한다. 대한민국 여성 10명 중 9명이 섬유유선조직이(FibroGlandular tissue)촘촘하게 모여 있는 ‘치밀유방’이며, 이러한 치밀유방의 경우 일반적인 유방촬영술로는 정확한 검진이 어렵다는 것이다. 그래서 초음파 검진이 반드시 필요하지만, 상대적으로 높은 가격과 낮은 접근성 탓에 제대로 이뤄지고 있지 못한 것이 사실입니다”라고 그는 인터뷰를 통해 전했다. 이에 서울유정갑외과에서는 지난 7월에 디저트카페 ‘빌리엔젤’에 방문하는 이들 중 매일 4명씩 유방초음파 무료검진의 기회를 제공하는 라미란과 함께하는 핑크리본 캠페인」을 시행하기도 했다. 

통상적으로 영상자료를 통한 유방암 진단의 경우 종양의 양성 혹은 악성의 판단에 있어 주관적 소견이 크게 작용하기 때문에 그 편차가 심하다는 것이 문제가 되어왔다. 美 FDA 승인을 획득한 이 시스템은 인공지능 딥러닝 계량화 기술의 컴퓨터 진단 자동화(Computer aided diagnosis) 프로그램을 활용, 내부에 축적된 방대한 양의 의료데이터를 기반으로 계량적인 분석결과를 도출해 낸다. 이 분석결과는 전문의의 임상적인 경험과 합쳐져 보다 정확한 진단을 내리는 데 도움이 되고 있다. 의료선진화에 앞장서고자 노력하고 있는 김한석 원장은 ‘OBS Korea’의 의료연구소장으로도 활동하며 딥러딩, 빅데이터, IoT 클라우드 기반의 의료 솔루션 개발에도 적극 동참하고 있다. 

"이들 정보를 더욱 효과적으로 사용할 수 있게 된다면, 환자 개개인의 건강상태와 특성, 증상에 대해 맞춤형 의료를 실현할 수 있게 되며, 이러한 과정을 필요한 때 자동으로 조절할 수 있게 만드는 것도 가능합니다”라며, “빅데이터와 인공지능 시장은 무한한 잠재력과 파급력을 갖고 있지만, 워낙 방대한 규모와 오랜 시간이 필요하기 때문에 보다 많은 관심과 투자가 필요한 분야입니다”라고 전했다.
 
김정경 기자/ mosky1004@heraldcorp.com