52세, 남
전혀 생각지도 않은 여기 오른쪽 가슴이, 크기로는 더 심하다고 해서
큰 수술이죠. 전(全) 절제 (수술을) 해야 하는 상황이었으니까, 그때는 너무 힘들었죠.
또 다른 데 전이됐으면 어떻게 하나 이런 무서움이 있었어요.
교수
보편적인 검사로는 #유방촬영술과 #초음파(검사)를 조합하면 #유방암 검사의 정확도가 가장 높습니다.
일반적으로 유방암의 한 60% 정도가 유방촬영술에서 발견이 되고요.
초음파(검사)를 병행했을 때는 (암) 발견율이 90~95% 정도로 높아집니다.
MRI
왼쪽 부분 절제하셨던 부분도 지금 특별히 남아있는 유방 조직 이상 소견 없고 오른쪽 우리가 범위가 넓어서
상피내암 전절제 (수술)하면서 보형물 수술하신 것도 지금 보형물 상태도 괜찮고 남아있는 유방 부분도 이상 없어요. 다행입니다.
유방외과 교수
침윤성 유방암, 인접 세포나 조직까지 파고든 상태.
이 환자분은 결국 최종 진단상 좌측 유방에는 1cm 정도 되는 침윤성 유방암
우측 유방에는 추가로 발견된 좀 범위가 더 넓은 #상피내암이 있었기 때문에
왼쪽 유방에 대해서는 부분 절제 수술이 필요했고 우측 유방은 범위도 넓고 유두랑 넓고 유두랑 매우 가까이 있어서
저희가 전절제(수술)를 결정하게 되었습니다.
유방암은 항상 다병소의 어떤 가능성 그리고 반대편 유방암인 양측성 유방암의 가능성이 있기 때문에
인공지능이 도입되어서 영상의 (진단) 정확도가 올라간다면 치료를 게획하는 임상과의 입장에서는 대단히 도움이 되는 상황인 거죠.
영상의학과 교수
에코: 초음파 화면에서 음영으로 나타나는 병변.
어떤 결절이나 에코 이상 부위가 발견되게 됐을 때 그 부위가 악성인지 양성인지 판단하기 어려운 경우가 종종 있는데 #인공지능 기능을 적용하게 되면 보이는 이상 소견이 악성인지 양성인지를 보여주게 되어서 검사자가 조직검사를 할지 말지 애매한 경우일 때 필요할 때만 조직검사를 하게 해서 확신도를 높여주는 기능을 하게 됩니다.
이 환자의 경우 왼쪽 유방 조직검사에서 유방암이 확인 되었는데요 인공지능을 적용했을 때 불규칙한 경계에 암이 자동으로 그려지면서
암의 가능성이 높다고 표기가 되고 있었고요.
악성 추정.
(인공지능) 초음파 (검사)를 오른쪽에 시행하였을 때 울퉁불퉁한 경계가 그려지면서 (역시) 악성일 가능성이 높다고 진단해 주었고 조직검사를 추가로 시행하여 (오른쪽도) 암으로 추가 진단된 예입니다.
인공지능 유방초음파 효과.- korean society of radiology (2019)
민감도 : 일반 초음파 86.3~88.8%, AI지원 초음파 90.0~95.0.
특이도 : 일반 초음파 92.9~93.5%, AI 지원 초음파 95.1~97.3.
교수
수도권 중심으로, 큰 병원 중심으로 전문가들이 많이 집중되어 있는데 만약에 지역병원에서도 실시간으로 하는 검사에 자동 검출기능과 함께 이렇게 자동 진단기능이 같이 적용된다면 보다 많은 여성에서 유방암 스크리닝(선별) 검사의 혜택을 볼 수 있으리라 생각됩니다.
#태아초음파
#심장초음파
3D 영상 파트장
국내의 여러 대학병원에서 유방과 관련된 초음파 이미지를 다양하게 많이 확보했습니다.
그중에 악성 데이터와 양성 데이터를 다양하게 모았고요. 그래서 AI가 그 다양한 데이터군을 학습함에 따라서
그 기능을 개발할 수 있었고요.
저희의 이 기능이 진단에 보조적인 보조장비로써 그 역할을 할 것 같습니다.
AI 비전그룸 연구원
10년 이상의 AI 연구 및 개발(R&D) 경험을 통해 우리는 자체 AI 모델을 만들었습니다.
자동으로 감지하는 새로운 AI 응용 프로그램을 개발하고 있습니다.
AI 기술 덕분에 초음파 검사자와 의사들은 그들의 경험 수준에 관계없이 필요한 정보를 훨씬 더 짧은 시간에 얻을 수 있게 될 것입니다.
저 1차 (항암치료제) 들어갔고 이거 다음, 다음 주 30일에 2차가 들어가거든요.
지금은 걱정 많이 안 해요. 많이 안정됐어요.
혈액에서 유방암에 관련된 단백질을 분석해서 이 환자가 유방암일 수도 있구나. 아니면 괜찮겠구나, (선별하는) 이런 검사가 있는데
마스트체크 검사 결과 : 0.3193 (유방암 고위험)
그래서 이분은 유방암일 수 있겠구나 (처음부터) 이런 의심이 있었죠.
외과 교수
기존에 저희가 시행하고 있는 유방암 진단에 도움을 드리는 혈액검사의 경우는 혈중에 있는 유방암의 특징적인 단백질 세 가지를 같이 조합을 해서 만든 알고리즘 값을, 결괏값으로 보고하는 형식입니다.
그렇게 했을 때도 정확도는 80%를 상회했었고요.
그다음에 현재 개발 중인 인공지능 기법을 활용한 혈액검사의 경우는 수많은 유방암 환자의 혈액검사 결과와 그다음에 건강한 사람들이 혈액검사 결과를 반복적으로 기계학습을 시킨 것이죠.
9개의 단백질이 들어가 있습니다.
그래서 기계학습을 통해서 정확도를 많이 높여서 90%를 상회하는 현재 실험단계의 결과를 저희가 가지고 있습니다.
(한국인은) 치밀유방이 대부분이기 때문에 불필요한 유방촬영을 습과적으로 하는 것보다는 유방촬영을 선별적으로 하면서 혈액검사를 같이 하게 되면 일차적인 간편한 검사를 해서 거기서 조금 걸러낼 수 있는 확률이 높습니다.
단백질 분석은 분석 비용도 상대적으로 저렴하고 그리고 혈액량도 1ml 이하의 혈액만으로도 충분히 분석이 가능하기 때문에 훨씬 더 보편타당하고 경쟁력 있는 검사가 될 것으로 생각합니다.
생산 본부장
혈액 밖으로 나오는 단백질이 5천여 종 정도가 되는 걸로 보고가 됐고요.
그5천 종 안에서 다양한 바이오마커들을 선별하고 (인공지능) 알고리즘을 적용해서 진단에 이용하고 있는 것입니다.
현재 유방암하고 췌장암, 난소암 선별 검사 방법까지 개발을 추진하고 있습니다.
소화기내과 교수
미래 의료에서 암 진단과 치료의 핵심은 맞춤형 검진입니다.
의사의 부족한 점을 채우는 역할을 인공지능이 할 수 있다고 생각합니다.
검사와 진단, 치료에서도 그 정확도와 안전성이 매우 높아질 것으로 예측하고 있습니다.-생로병사의 비밀,kbs. 편집