서울 - 2019/06/18: 한국IBM은 지난 5월 열린 2019년 ASCO(America Society of Clinical Oncology, 미국임상종양학회)' 연례회의에서 IBM 왓슨헬스와 파트너들이 발표한 왓슨포온콜로지(Watson for Oncology)' 및 '왓슨포지노믹스(Watson for Genomics)' 관련 최신 연구결과 22건을 공개하고, 이러한 연구결과들을 통해서, 암치료를 위한 의사들의 결정을 지원하는 분야에서 전세계적으로 여러 성과들이 확인된다고 밝혔다. 

이번에 공개된 연구결과들은 어떻게 왓슨AI가 증거에 근거하여 의사들의 암치료 결정에 도움을 주고, 의료진이 세운 치료계획에 대한 환자의 신뢰를 향상시키며, 유전자 돌연변이를 정확히 식별하거나 관련임상연구를 찾아줌으로써 의료진을 지원했는지 보여준다. 

예를들어, 인도 마니팔 병원의 암다학제그룹(여러 분야의 의료진들이 모여 치료방법을 함께 논의하는 회의)은 왓슨포온콜로지가 제공한 정보에 기반해 1,000건의 유방암, 폐, 대장암 환자 사례중 13.6%의 치료방법을 변경했다. 의료진이 치료방법을 변경한 이유로는 왓슨을 통해서 새로운 치료법에 대한 최신 결과(55%), 환자 개인에 대한 맞춤형 대안(30%), 유전자형 및 표현형(유전자와 환경에 의해 형성되는 형질) 관련 새로운 정보 및 진화하는 임상경험을 기반으로 한 새로운 인사이트(15%)가 제시되었기 때문인 것으로 조사됐다. [연구논문초록확인]

또다른 연구로 베이징 차오양 병원의 암전문의들은 7단계의 환자 참여 및 상담과정에 왓슨포온콜로지를 도입했다. 그 결과, 암환자가 자신의 병명과 치료방법에 대한 이해도가 이전보다 향상돼, 치료계획에 대해 더욱 확신을 갖게 되었고, 만족도가 높아진 것으로 나타났다. [연구논문초록확인]

한편, 오늘 개최된 제3회ICON(인공지능헬스케어컨소시엄) 심포지엄에서는 왓슨포온콜로지와 왓슨포지노믹스를 임상에 사용하고 연구해온 암분야 전문의와 AI 전문가등이 참가해 사례와 경험을 공유했다. 

세이야 이모토(Seiya Imoto) 일본 도쿄 의과대 교수는 "왓슨포지노믹스는 가령 백혈병 환자와 직접 관련이 있는 유전자를 단시간에 식별할 수 있게 도움을 주는 등 속도와 정확성으로 정밀종양학의 발전에 기여하는 중요한 통찰력을 제공하고 있다"고 말했다.

이에 더해 국내에서 의료계의 디지털 혁신을 주도하고 있는 가천대길병원은 2016년 국내 최초로 도입한 ‘왓슨포온콜로지’가 다학제협진의 활성화, 환자의 진료만족도 및 의료진에 대한 신뢰증진, 표준화된 맞춤치료 제공등 지난 2년간 명확한 가치를 제공했다고 판단하고, 올해 ‘왓슨포지노믹스’까지 확대, 적용함으로써 두 기술의 시너지 효과를 누리고자 한다고 발표했다. 

안성민 가천대학교 길병원 가천유전체의과학연구소 소장은 "왓슨포온콜로지의 도입 이후 2년간 의료용 AI의 효용성에 대해 확신을 갖게 되었다. 그래서, 이번에는 정밀의학연구에 왓슨포지노믹스를 활용하여 임상에서 적용할 수 있는 성과를 도출하는 한편, 왓슨포온콜로지와 지노믹스의 시너지를 통해 암환자들에게 더 나은 치료법을 제공하고자 한다"고 말했다.

이 행사에 참가한 IBM 왓슨헬스의 제프레너트박사(Dr. Jeff Lenert)는 "올해 ASCO에서 제시된 연구들은 AI가 종양학자들이 각 환자의 암치료를 개선하는데 도움이 될 중요한 역할을 할 수있다는 강력한 증거를 제공한다. AI는 다학제협진에서 과학적 증거를 기반으로 보다 정보에 입각한 의사결정을 내릴 수 있도록 돕고 있으며, 수동작업으로는 식별이 어려울 수 있는 중요한 인사이트와 정보를 도출시키고 있고, 치료옵션에 대한 포괄적인 시각을 제공함으로써 환자의 만족도를 향상시키는데 도움을 주고있다."고 말했다. "

왓슨헬스는 솔루션의 성능을 지속적으로 개선함으로써, 의사들이 암치료의 효과와 효율성을 향상할 수 있도록 하고있다. 예를 들어, ASCO에서 IBM 왓슨헬스는 NCCN (National Comprehensive Cancer Network, 미국 종합 암네트워크), NCI-PDQ (National Cancer Institute- Physician Data Query 미국 국립 암연구소 의료진 질문데이터베이스) 및 Hemonc.org (혈액종양전문사이트) 에서 발행하는 논문의 초록을 머신러닝기반으로 학습함으로써 임상적으로 관련도가 높고, 과학적인 전문자료들을 자동으로 찾아내는 새로운 방법을 보고했다. 테스트에서 93%의 정확도와 95%의 민감도, 91%의 명확도를 보여준 해당 모델은 머신러닝을 통해 자동으로 관련된 임상간행물을 식별할 수 있음을 보여준다. 

또한, IBM 왓슨헬스는 의사들의 피드백과 과학적 데이터를 기반으로 주요 시장의 종양학 워크플로우 경험을 지원하는데에 제품을 맞춤화하고 있다. 왓슨헬스 온콜로지 및 지노믹스 솔루션은전세계 15개국에서 활용되고 있다.