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CT검사 없이 X선 검사만으로 축농증 진단하는 AI 개발

중앙일보 2019.05.13 11:25
[중앙포토]

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국내 연구팀이 X선 검사만으로 상악동 부비동염(축농증)을 보다 정확하게 진단하는 AI(인공지능)를 개발했다. 분당서울대병원 영상의학과 선우준ㆍ이경준 교수팀은 자체 개발한 딥러닝 알고리즘(스스로 학습하는 인공지능)으로 축농증을 진단했을 때의 정확도가 숙련된 영상의학과 의사와 비슷하게 나왔다고 13일 밝혔다. 이런 내용을 담은 논문이 국제학술지에 실렸다.   
 축농증은 코 주위의 얼굴뼈 속에 있는 빈 공간인 부비동의 입구가 막혀 분비물이 제대로 배설되지 않으면서 염증, 농(고름)이 생기는 질환이다. 이를 1차적으로 진단하는 데 가장 많이 이용되는 검사법은 X선 검사다. CT 검사에 비해 방사선 노출이 적다는 장점이 있지만 정확도가 70~80%로 그리 높지 않다. 이때문에 정밀 진단이 필요하거나 수술을 계획하는 경우에는 정확도가 더 높은 CT 검사를 하는 게 원칙이다. 연구팀은 X선 검사의 진단 정확도를 높이기 위해 이번 연구를 진행했다.
 
연구팀은 2003~2017년 분당서울대병원에서 부비동염이 의심돼 시행한 X선 검사 결과 9000건을 영상 소견에 따라 정상ㆍ축농증으로 분류했다. 이 데이터를 AI 학습용 데이터(8000건)와 검증용 데이터(1000건)로 나눠 딥러닝 알고리즘 개발에 활용했다. AI 알고리즘을 보다 정확히 검증하기 위해 CT 검사 결과와 이를 토대로 3~19년차 영상의학과 의사 5명의 진단 데이터와 정확도를 비교했다.
 
그 결과 딥러닝 알고리즘의 성능이 숙련된 영상의학과 의사와 거의 같은 수준의 진단 정확도를 보였다. 연구팀은 "정확한 검증을 위해 분당서울대병원의 영상데이터를 이용해 학습한 딥러닝 알고리즘을 외부 병원(서울대병원 본원)의 영상데이터에 적용했을 때도 진단 정확도가 유지된다는 결과를 확인할 수 있었다"고 설명했다.  
 
딥러닝 알고리즘의 검증을 위해, 분당서울대병원에서 촬영됐으나 학습에 이용되지 않은 데이터(그래프 A)와 서울대병원(본원)의 데이터(그래프 B)에 본 알고리즘을 적용했을 때의 진단 정확도. A와 B의 두 케이스에서 모두 딥러닝 알고리즘의 진단 정확도는 영상의학과 의사들과 동등한 수준을 보였다. [분당서울대병원]

딥러닝 알고리즘의 검증을 위해, 분당서울대병원에서 촬영됐으나 학습에 이용되지 않은 데이터(그래프 A)와 서울대병원(본원)의 데이터(그래프 B)에 본 알고리즘을 적용했을 때의 진단 정확도. A와 B의 두 케이스에서 모두 딥러닝 알고리즘의 진단 정확도는 영상의학과 의사들과 동등한 수준을 보였다. [분당서울대병원]

선우준 교수는 “이번 연구를 통해 딥러닝 알고리즘을 이용하면 단순촬영검사(X선 검사)에서도 정확하게 부비동염을 진단할 수 있음을 증명했다”며 “단순촬영검사에서는 CT 검사와 비교해 발생하는 방사선량이 20분의 1에 그치기 때문에 환자의 방사선 노출도 최소화하는 데 기여할 수 있을 것으로 보인다”고 말했다.
 
그는 이어 “이 알고리즘을 실제로 일차 검사와 추적 검사에 활용했을 때 얻을 수 있는 효용성을 확인하려면 향후 임상시험이 필요하다”며 “알고리즘의 정확도를 향상시키고 상악동 이외의 전두동, 사골동, 접형동 등 다른 부비동염의 진단에서도 이 알고리즘을 활용할 수 있도록 2가지 이상의 각도에서 촬영한 단순촬영검사를 이용하는 후속 연구를 계획하고 있다”고 밝혔다. 이번 연구 결과는 국제학술지 ‘인베스티게이티브 래디올로지(Investigative Radiology)’ 최신호에 게재됐다.  
 
이에스더 기자 etoile@joongang.co.kr  
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