2026년 9월 첫 주에 캘리포니아 대학교 로스앤젤레스 캠퍼스(UCLA) 연구팀이 발표한 새로운 리뷰는 저널 오브 브레스트 이미징에 게재되었으며, 인공지능(AI)이 표준 유방촬영술에서 놓친 유방암을 감지할 수 있는지를 검토하였습니다.
정기적으로 유방촬영술을 받으신다면, 이 연구 결과가 향후 유방 검진 방법에 영향을 미칠 수 있습니다.
간격 유방암이란 무엇인가요?
간격 유방암은 두 번의 정기 유방촬영술 사이에 발견되는 암으로, 첫 번째 유방촬영술에서는 암의 징후가 없었습니다.
간격 암은 유방암 검진 프로그램을 통해 발견된 유방암 사례의 약 25%를 차지합니다. 이 암들은 종종 더 빨리 성장하며, 정기 검진 중 발견된 암들보다 예후가 좋지 않습니다.
의사들은 간격 암의 발생률을 면밀히 모니터링합니다. 이는 유방 검진 프로그램이 얼마나 효과적으로 작동하는지를 측정하는 중요한 지표입니다.
간격 암에는 두 가지 주요 유형이 있습니다.
어떤 암은 너무 빨리 성장하여 이전 유방촬영술에서는 시각적으로 나타나는 징후가 없습니다. 의사가 암이 진단된 후 그 유방촬영술을 다시 보고하더라도 암의 증거를 찾을 수 없습니다.
다른 암들은 이전 유방촬영술에서 작거나 모호한 징후를 남깁니다. 방사선 전문의가 이미지를 처음 검토할 때 이러한 징후를 놓칠 수 있습니다. 이 두 번째 그룹의 경우 AI가 특히 유용할 수 있습니다.
인공지능(AI)이 도움이 될 수 있는 두 가지 방법
이번 리뷰에서는 연구자들이 유방 검진에서 AI를 사용하는 두 가지 방법을 검토했습니다.
1. 놓친 암 찾기
일부 AI 시스템은 사람이 나중에 유방암 진단을 받을 경우, 이전 유방촬영술을 재검토합니다. 이러한 시스템은 방사선 전문의가 놓쳤을 수 있는 작은 징후를 찾습니다.
이번 리뷰에 포함된 연구들은 AI가 이 놓친 징후들을 식별할 수 있음을 발견했습니다. 이러한 능력은 방사선 전문의가 향후 유방촬영술에서 비슷한 징후를 인식하고, 암을 놓칠 가능성을 줄이는 데 도움이 됩니다.
2. 미래의 암 위험 예측
AI의 또 다른 어려운 사용법은 여성이 미래에 유방암에 걸릴 확률을 예측하는 것입니다.
일부 AI 시스템은 방사선 전문의가 이미지를 정상이 보더라도 유방촬영술에 위험 점수를 부여합니다. 높은 점수는 AI가 명백한 암이 없는 유방촬영술에서도 암 위험이 높은 패턴을 발견했음을 의미합니다.
이 상황은 중요한 질문을 생성합니다: 유방촬영술이 정상이 보이지만 AI가 해당 환자의 높은 위험을 결론짓는 경우 의사는 무엇을 해야 하나요?
리뷰에서는 이러한 상황에 대해 명확한 지침이 아직 없다고 언급하고 있습니다.
추가 검사는 의사가 암을 더 일찍 발견하는 데 도움이 될 수 있습니다. 그러나 추가 검사는 불필요한 생검, 추가 비용 및 환자들에게 불안감을 초래할 수 있습니다.
주요 임상 시험의 결과는 무엇인가요?
이번 리뷰는 또한 2026년 초에 발표된 대규모 무작위 시험에 대해 논의합니다. 이 시험은 105,000명 이상의 여성을 포함하였고, AI 지원 유방 검진을 조사하였습니다.
이 여성들은 두 그룹으로 나뉘었습니다.
- 하나의 그룹은 AI의 도움으로 유방촬영술을 검토하였습니다.
- 다른 그룹은 두 명의 방사선 전문의가 각각 유방촬영술을 독립적으로 검토하는 표준 더블 리딩을 받았습니다. 이 접근 방법은 많은 유럽 검진 프로그램에서 일반적으로 사용됩니다.
결과는 AI 지원 그룹이 더 유리했습니다. 2년의 추적 관찰 후, 간격 유방암 발생률은:
- 전통적인 검진 그룹에서 여성 1,000명당 1.76건
- AI 지원 그룹에서 여성 1,000명당 1.55건.
이는 간격 암 사례에서 12% 감소를 나타냅니다.
AI 지원 그룹은 또한 침습성 암, 큰 종양 및 공격적인 유방암 유형이 더 적어 나타났습니다.
시험의 민감도는 즉 실제로 존재하는 암을 얼마나 잘 검출하는지를 측정하는 지표로, AI 지원 시 80.5%, AI 없이 73.8%였습니다.
이는 당신에게 어떤 의미인가요?
AI 지원 유방촬영술은 이미 일부 유방 검진 프로그램에서 사용되고 있습니다. 지금까지의 연구에 따르면 AI는 의사가 일부 암을 더 일찍 발견하도록 도와줄 수 있으며, 정기 검진 일정 사이에 발생하는 암의 수를 줄일 수 있습니다.
그러나 연구자들은 유방촬영술이 정상이 보이나 AI 시스템이 높은 암 위험을 파악한 경우, 의사가 어떻게 반응해야 하는지를 여전히 결정해야 합니다.
더 명확한 지침이 나올 때까지는 AI 위험 점수를 단독으로 사용하여 다음 조치를 결정해서는 안 됩니다. 당신과 의사는 AI 결과를 당신의 병력, 기타 위험 요소 및 전문 의학 조언과 함께 고려해야 합니다.
유방촬영술을 받을 때 AI가 사용된다면, 당신은 방사선 전문의에게 AI 결과가 어떻게 활용되었는지, 그리고 높은 위험 결과가 당신에게 어떤 의미가 있는지 물어볼 수 있습니다.
가장 중요한 것은 이전 유방촬영술 결과가 정상이라 하더라도 권장 유방 검진 예약을 계속 참석하는 것입니다. 유방암은 검진 간에 발생할 수 있으며, 검진 기술이 얼마나 발전했든 상관없이 발생할 수 있습니다.
정보 출처:
- UCLA Health. AI가 유방촬영술에서 놓친 유방암을 식별하는 데 도움이 될 수 있으나, 임상적 이점은 여전히 불확실
- 저널 오브 브레스트 이미징 (옥스포드 아카데믹). 스크리닝 유방촬영술에서 인공지능과 간격 암
- ecancer. AI 지원 유방촬영술 검진이 공격적이고 진행된 유방암이 적어지는 결과
