삼성서울병원 연구팀이 조기 비소세포폐암 환자의 재발 위험을 최대 1년 앞서 예측할 수 있는 인공지능 모델 ‘레이더(RADAR)’를 개발했다.
비소세포폐암은 폐암의 85%를 차지하며, 환자 3명 중 1명은 조기 단계에서 발견돼 수술을 받는다. 하지만 같은 병기라도 환자별 재발 위험이 달라 지금까지는 병기에 따라 일률적으로 추적 검사가 진행돼 맞춤형 관리에 한계가 있었다.
연구팀은 2008년부터 2022년까지 삼성서울병원에서 수술받은 조기 폐암 환자 1만4000여 명의 임상·병리·영상 데이터를 분석해 딥러닝 기반 모델을 구축했다. 레이더 점수라는 위험 지표를 도출해 환자를 저·중·고위험군으로 분류했으며, 고위험군은 1년 내 재발률이 10%로 저위험군(1%)보다 크게 높았다.
같은 병기 내에서도 차이가 뚜렷했다. 예컨대 1기 환자라도 고위험군은 저위험군보다 재발 및 사망 위험이 5배 이상 컸고, 반대로 3기 환자라도 저위험군이면 재발 가능성이 낮았다.
연구팀은 수술 직후 점수와 추적 기간의 변화 양상을 바탕으로, 고위험군은 적극적 치료를 강화하고 점수가 낮아진 환자는 치료 기간을 단축하는 등 맞춤형 전략을 제시할 수 있다고 설명했다.
정현애 삼성서울병원 혈액종양내과 교수는 “우리나라 폐암 환자의 3분의 1 이상이 초기에 진단되지만 5년 생존율은 여전히 36.8%에 불과하다”며 “병기만으로는 예후를 설명하기 어려운 만큼 이번 모델이 환자별 최적 치료 방향을 정하는 데 도움이 될 것”이라고 말했다.
김홍관 삼성서울병원 폐식도외과 교수는 “조기 폐암 환자는 비교적 예후가 좋지만 안심할 수만은 없다”며 “같은 병기라도 치료 전략에 따라 결과가 달라지는 만큼 레이더 모델이 환자 맞춤 진료에 소중히 쓰이길 기대한다”고 전했다.
