한국 연구진이 피부과 전문의와 유사한 수준으로 아토피 피부염 중증도를 진단하는 인공지능(AI) 모델을 개발하는 데 성공했다.
서울성모병원은 최근 원내 피부과 이지현·방철환 교수팀이 광운대학교 경영학부 이석준 교수, 윤재웅 연구원과 함께 딥러닝 기법을 이용해 아토피 피부염 중증도를 측정하는 알고리즘을 개발했다고 최근 밝혔다.
연구팀은 2009년~2017년 서울성모병원에서 수집된 아토피 피부염 영상 이미지 2만4852장 중 AI 학습용 데이터로 적합한 8000장의 이미지를 추려냈다. 이 중 5600장은 딥러닝 알고리즘에 적용해 AI에 학습시켰고 2400장은 정확도 확인 및 평가에 사용했다.
딥러닝은 데이터 학습을 통해 여러 층으로 구성된 신경망 구조를 이용하는 기계학습(머신러닝)의 한 종류이다. 이번 연구에는 딥러닝에 사용하는 인공신경망 중 심층신경망(Deep Neural Network, DNN)의 일종인 합성곱신경망(Convolutional Neural Networks, CNN)을 이용했다.
그 결과 AI 모델의 진단 정확도는 피부과 전문의 3명의 진단 결과와 비교해 93∼99% 수준이었다.
아토피 피부염 병변 종류별로 진단의 정확도는 홍반 99.17%, 구진(작은 발진) 93.17%, 긁은 상처 96%, 태선화(두껍고 거칠어짐) 97.17%로 나타났다.
이지현 교수는 “아토피 피부염 중증도 측정은 앞으로의 치료계획을 세우는 데 필수적이지만 실제 현장에서 정확히 확인하려면 많은 시간이 걸리는 문제가 있었다”며 “이번에 개발한 심층신경망을 이용하면 좀 더 빠르고 정확하게 아토피피부염 중증도를 측정할 수 있어 환자의 맞춤 치료계획을 세우는 데 도움이 될 것”이라고 밝혔다.
한편 이 연구 결과는 최근 국제 학술지 ‘사이언티픽 리포트(Scientific Reports)’ 온라인판에 게재됐다./ 한의타임즈 기사제휴지 e-헬스통신
강찬우 기자
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