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갑상선

안화영(중앙의대 중앙대병원 내분비내과)

갑상선 결절의 진단을 위한 기계학습 (머신러닝) 시스템
Machine Learning-Assisted System for Thyroid Nodule Diagnosis
Zhang et al. Thyroid 2019; 29(6): 858-867

  갑상선 결절의 양성, 악성 여부를 감별하는데 있어 갑상선 초음파의 유용성은 잘 알려져 있으나, 각 검사자의 경험에 따라 진단의 정확도 차이가 있기 때문에 갑상선 초음파를 통한 악성 결절의 발견의 민감도는 연구자에 따라 다르다고 알려져 있다. 본 연구에서는 최근 많은 관심을 받고 있는 기계학습 (머신러닝)을 이용하여 좀 더 정확하고 객관적으로 악성 결절을 감별할 수 있는지를 확인해 보고자 하였다. 이를 위하여 여러 가지 초음파 소견 및 탄성 초음파를 이용하여 기계학습을 시행하였고, 영상의학과 의사의 진단과 비교 분석하였다.

  본 연구는 후향적 관찰 연구로 다음과 같은 기준의 결절을 포함하였다. 1) 갑상선 절제술 (부분 혹은 전체) 시행, 2) 장경 2.5cm 이하의 결절, 3) 수술 1개월 전 갑상선초음파와 탄성 초음파를 시행한 경우, 4) 과거 갑상선 수술이나 경피적 열치료를 시행하지 않은 경우.

  이러한 기준으로 총 2064명이 연구에 포함되었고, 이 중 1314명은 양성 결절로 확인되었고, 750명은 악성 결절이었다. 각 결절에 대해 11개의 초음파 소견 및 탄성도를 9개의 기존에 사용되어 있는 기계학습 알고리즘에 적용하였다. 전체 결절 중 60% 가 학습 세트에 포함되고 나머지 40%가 검증 세트에 포함되었다.

   기계학습 알고리즘에 의해 양성 혹은 악성 결절을 제대로 진단하였는지 여부는 area under the curve (AUC)를 비교하여 평가하였다. 그 결과 random forest 알고리즘이 9개의 기계학습 알고리즘 중 가장 좋은 진단 성적을 보였고, 영상의학과 의사의 진단과 비교하여도 더 우수한 진단 결과를 보였다. (기계학습 vs. 영상의학과의사, AUC [0.94 vs. 0.834], sensitivity [88.1% vs. 83.5%], specificity [84.2% vs. 83.2%], and accuracy [84.6% vs. 83.3%]). 또한 탄성도 결과를 기존의 초음파 결과에 추가하는 것이 좀더 정확한 진단에 도움이 되는 것으로 확인되었다.

과체중 및 비만이 미국에서 갑상선유두암의 발생에 미치는 영향 (1995-2015)
Impact of Overweight and Obesity on US Papillary Thyroid Cancer Incidence Trends (1995-2015)
Kitahara et al. J Natil cancer Inst 2020; 112(8): djz202

  1980년대 이후로 미국에서 갑상선유두암의 발생률 및 비만의 유병률은 지속적으로 증가되어 왔다. 이에 본 연구는 1995년부터 2015년까지의 미국에서의 갑상선유두암의 발생에 과체중 및 비만이 미치는 영향을 평가하고자 하였다

  본 연구는 1995~1996년에 구축된 National Institutes of Health-American Association of Retired Persons 코호트에 속한 457,331명의 50세에서 71세사이의 대상자를 포함하였으며, 이들은 코호트에 포함될 당시 갑상선암이 없는 것이 확인되었다. 이 대상자들은 암등록 데이터베이스를 통해 암 진단 여부가 확인되었고, 진단 당시 병기, 암의 크기도 확인되었다. 1985년부터 2005년까지의 50세 이상의 연간 과체중 및 비만의 유병 데이터는 National Health Interview Survey를 통해 확인되었다. 1995년부터 2015년까지 60세 이상의 갑상선유두암의 발생률은 SEER-13 데이터로부터 확인되었다.

  코호트에서 1995년부터 2011년까지 갑상선유두암은 457,331명 중 604명에서 발생하였으며, 정상체중 (BMI 18.5-24.9 kg/m2)에 비해 과체중 (BMI 25.0-29.9 kg/m2)의 경우 1.26배 (95% CI 1.05-1.52), 비만 (BMI ≥30kg/m2)의 경우 1.3배 (95% CI 1.05-1.62)의 갑상선유두암의 발생 위험 증가 소견을 보였다. 특히 크기가 4cm 이상인 갑상선유두암에 대해서는 정상 체중에 비해 과체중은 2.93배 (95% CI 1.25-6.87), 비만은 5.42배 (95% CI 2.24-13.1) 로 높은 발생 위험도를 확인할 수 있었다. 1995년부터 2015년 동안 과체중 및 비만으로 인한 갑상선유두암에 대한 일반인구 기여위험도 (population attributable fractions, PAF)는 각각 11.4%, 16.2%로 확인되었고, 4cm 이상의 큰 갑상선유두암에 대해서는 각각 51.4%, 63.2%까지 증가하였다. 1995년에서 2015년 사이에 미국에서 과체중 및 비만의 유병률이 전체 갑상선유두암 증가율 (연간 5.9 %) 및 4cm 이상의 갑상선유두암 증가율 (연간 4.5 %)의 13.6 % 및 57.8 % 정도 기여하였다고 볼 수 있다.

  과체중과 비만은 1995년부터 2015년까지의 기간 동안 갑상선유두암 발병률의 급격한 증가에 중요한 영향을 미쳤을 가능성이 높다. 2015년까지 60 세 이상 성인에서 진단된 갑상선유두암 중 약 15%는 과체중과 비만에 기인한 것으로 추정된다.

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