보건타임즈 : 고대안산, 딥러닝 기반 '흉부 X-RAY 진단 보조기술' 자체개발

이기선 교수, 최원석 교수, 이기열 교수 연구팀
'정상인과 단순 폐렴 환자, 코로나 19원인 폐렴 환자' 3가지 구분
논문, 'JOURNAL OF PERSONALIZED MEDICINE'에 정식 게재

[보건타임즈] 최근 딥러닝 기반 분석기술을 이용해 코로나 19 감염 여부를 진단하는 알고리즘이 개발돼 주목을 받고 있다.(사진 정상인, 일반 폐렴 환자, 코로나 19 감염 폐렴환자의 딥러닝 기반 구분 결정지도의 예)

고려대 안산병원 정밀의료사업단(단장:김난희) 이기선 교수(의과학 연구센터 겸임교수, 치과), 최원석 교수(감염내과), 이기열 교수(영상의학과) 연구팀은 흉부 엑스레이를 대상으로 딥러닝기반 분석기술을 활용해 코로나 19 감염 여부를 가려내는 알고리즘을 자체 개발했다.

이 알고리즘은 흉부 엑스레이 영상을 대상으로 정상인과 단순 폐렴 환자, 코로나 19가 원인인 폐렴 환자 3가지를 구분하는 딥러닝 알고리즘 모델이다.
알고리즘은 코로나 19와 단순 폐렴을 구분, 호흡기 환자의 원인 분석에서 유용성을 높여(분류 정확도 95%) 줄 뿐만 아니라 두 감염병 질환을 가려내는 분류 결정 부위를 표시하는 것은 물론 설명 가능한 딥러닝(Explanable deep learning) 기술이 접목됐다.

이 연구는 고려대 안산병원 정밀의료사업단 소속의 이기선 교수를 비롯해 의과학 연구센터의 김재영 연구교수, 전은태 연구원, 감염내과 최원석 교수, 영상의학과 이기열 교수 등 다학제간 연구를 통해 이룬 성과다.

이 연구결과를 다룬 논문은 JCR HEALTH CARE SCIENCES 분야 상위 랭킹 10% 저널인 'JOURNAL OF PERSONALIZED MEDICINE'에 정식 게재돼 있다.

인공지능 프로그램 개발자 겸 책임저자 이 교수는 "흉부 엑스레이를 대상으로 코로나 19를 진단 보조하는 알고리즘 개발은 전 세계적으로 이미 여러 의료 인공지능 기업과 기관들의 선행연구, 개발 사례들이 있어 고려대 안산병원이 후발주자로 나섰지만, 이 연구는 분류 오류가 발생할 수 있는 원인과 딥러닝 학습의 정확도를 높이기 위한 기초 연구 자료를 공개, 이 분야의 연구를 시작하거나, 진행 중인 다른 연구원들에게 도움이 될 수 있길 기대한다"고 밝혔다.

이 교수는 치과 전문의이면서 삼성SDS 출신의 소프트웨어 개발자로 올해 초 딥러닝 기반의 치과용 엑스레이를 이용한 골다공증 사전진단 알고리즘을 개발한 이력이 있는 의과학자다.

이 교수는 "이 알고리즘을 추가로 보완, 개선해 의료자원이 부족하거나 영상의학 전문의가 부족한 국가나 의료기관과 협업을 통해 구체적인 성과를 도출할 수 있도록 실용화를 위해 노력 중에 있다"고 덧붙였다.

이 연구는 안산병원과 한국연구재단 과학기술 분야 기초연구사업의 지원을 받아 수행됐다.