Artificial intelligence based analysis of body composition to predict the short term and long term outcomes after pancreatectomy

당신의 몸을 고성능 레이싱 카라고 상상해 보세요. 수년 동안 정비사들(의사들)은 엔진의 상태가 자동차가 얼마나 잘 달리는지에 매우 중요하다는 것을 알고 있었지만, 주로 연료 게이지(체중)나 오일 양(혈액 검사)만을 살펴봐 왔습니다. 그들은 엔진 블록이 강철로 만들어졌는지 아니면 약하고 녹슨 금속인지, 혹은 자동차 트렁크에 너무 무거운 화물을 싣고 있는지 엔진 내부를 들여다볼 수 있는 방법을 갖지 못했습니다. 의학계에서 이 '엔진'은 당신의 근육이며, '화물'은 체지방입니다. 과학자들은 오랫동안 약하고 지방이 많은 근육(사코페니아라고 불리는 상태)이나 너무 많은 내장 지방(내장 비만)이 수술 위험을 높이고 회복을 어렵게 만든다고 의심해 왔습니다. 하지만 이러한 것들을 수동으로 확인하는 것은 엔진의 모든 볼트를 손으로 하나하나 측정하려는 것과 같습니다. 시간이 너무 오래 걸리고, 두 명의 정비사가 서로 다르게 측정할 수도 있습니다. 여기서 인공지능(AI)이 등장합니다. AI를 아주 빠르고 정밀한 로봇 정비사라고 생각해보세요. 이 로봇은 순식간에 자동차의 설계도를 스캔하여, 정확히 어디에 근육이 있는지, 근육의 밀도는 어떠한지, 그리고 잘못된 장소에 얼마나 많은 지방이 숨어 있는지를 즉각적으로 찾아냅니다.

이 논문은 췌장 절제술(췌장의 일부 또는 전체를 제거하는 수술)이라는 큰 복부 수술을 받는 환자들을 위해 특화된 이 '로봇 정비사'를 만드는 것에 관한 것입니다. 난징 드럼 타워 병원 팀이 이끄는 연구진은 두 가지 문제를 해결하고자 했습니다. 첫째, 인간이 직접 가리키지 않아도 CT 스캔(3D X-ray 사진)의 세 번째 요추(L3) 부위를 완벽하게 자동으로 찾아내는 완전 자동화된 AI 시스템을 만드는 것이고, 둘째, 이 AI의 '신체 스캔'이 환자의 수술 후 경과를 예측할 수 있는지 확인하는 것이었습니다. 그들은 단순히 도구를 만든 것이 아니라, 이 AI의 발견이 실제 결과와 일치하는지 확인하기 위해 수백 명의 환자를 대상으로 테스트를 진행했습니다.

연구팀은 마치 완전히 자동화된 조립 라인과 같은 '엔드 투 엔드(end-to-end)' 파이프라인을 구축했습니다. 먼저, AI는 환자의 복부 3D CT 스캔을 살펴보고 자동으로 L3 척추(허리 아래쪽의 특정 뼈)를 찾아냅니다. 인간이 어디를 보라고 알려줄 필요 없이 스스로 찾아내는 것입니다. 일단 그 지점을 찾으면, 이미지를 해당 위치에서 절단하고 스마트 네트워크(nnU-Net이라 불림)를 사용하여 다양한 조직을 색칠합니다: 골격근(엔진), 피하 지방(피부 아래의 완충재), 그리고 내장 지방(깊숙한 곳의 내부 화물)입니다. AI는 놀라운 성과를 냈습니다. 연구진이 인간 전문가의 작업과 비교했을 때, AI는 근육에 대해 약 0.97, 피부 지방에 대해 0.95, 내장 지방에 대해 0.94의 유사도 점수(Dice 계수)를 기록하며 거의 완벽하게 일치했습니다. 이는 로봇 정비사가 최고의 인간 전문가만큼 뛰어나면서도, 몇 시간이 아닌 단 몇 초 만에 그 일을 해낸다는 것을 의미합니다.

하지만 진짜 마법은 그들이 이 도구를 사용하여 수술 후 어떤 일이 일어날지 예측했을 때 일어났습니다. 그들은 췌장을 제거한 561명의 환자를 조사하여 매우 명확한 패턴을 발견했습니다. AI는 내장 지방이 너무 많은(내장 비만) 환자들이 더 힘든 수술을 겪는다는 것을 보여주었습니다: 수술 시간이 더 길었고(360분 대 270분), 출혈이 더 많았으며, 수술 부위의 심각한 감염이나 누출이 발생할 가능성이 훨씬 높았습니다. 더욱 중요한 것은, AI가 '약한' 근육(사코페니아)이나 '지방이 낀' 근육(근지방증)을 가진 환자들이 큰 문제에 처해 있다는 것을 찾아냈다는 점입니다. 이러한 환자들은 심각한 감염이나 췌장 누출과 같은 주요 합병증이 발생할 가능성이 훨씬 높았고, '교과서적인 결과(textbook outcome)'—즉, 아무런 문제 없이 완벽하게 회복하는 것을 뜻하는 말—를 얻을 확률은 훨씬 낮았습니다. 실제로 근육이 약한 환자 중 교과서적인 결과를 얻은 비율은 14.2%에 불고한 반면, 근육이 강한 환자들은 91%에 달했습니다.

연구는 병원 회복실에서 멈추지 않았습니다. 그들은 췌장암 환자들의 장기적인 미래를 보기 위해 327명의 환자를 추적 관찰하여, AI의 신체 스캔이 암이 재발 없이 생존하는 기간(무재발 생존 기간)이나 일반적인 전체 생존 기간을 예측할 수 있는지 확인했습니다. 결과는 놀라웠습니다. AI는 근육이 약하거나 지방이 많은 것이 강력한 경고 신호임을 확인했습니다. 이러한 조건을 가진 환자들은 종양의 크기나 병기(stage)와 같은 다른 요인들을 고려하더라도, 암이 더 빨리 재발하거나 더 빨리 사망할 가능성이 유의미하게 높았습니다. AI는 당신의 근육 조직의 질이 당신의 몸이 암과 싸우고 수술의 외상을 극복하는 데 있어 주요한 요소라는 점을 시사했습니다.

저자들은 자신들의 도구가 완전히 자동화되어 있고 매우 정확하지만, 단 한 곳의 병원 환자들을 대상으로 테스트되었으므로, 어디서나 작동하는지 확인하기 위해서는 다른 곳에서도 시험될 필요가 있다고 주의를 기울였습니다. 또한, 그들은 AI가 '누가' 위험한지는 알려줄 수 있지만, 아직 '어떻게' 고칠지는 알려주지 못한다는 점을 지적했습니다. 다만, 이를 조기에 아는 것이 의사들이 수술 전 영양 계획이나 회복 계획을 더 잘 세우는 데 도움이 될 수 있다고 제안했습니다. 궁극적으로, 이 논문은 우리가 더 이상 느리고 수동적인 측정에 의존할 필요가 없음을 보여줍니다. 완전 자동화된 AI를 통해 우리는 환자의 '신체 구성'을 즉시 읽어낼 수 있으며, 이는 의사들에게 누가 수술 후 힘들어할지, 그리고 누가 잘 회복할지를 예측할 수 있는 강력한 새로운 방법을 제공하여, 첫 칼을 대기 전에 위험을 포착함으로써 잠재적으로 생명을 구할 수 있게 해줍니다.