한림대강남성심병원 김성환 교수 연구팀
[라포르시안] 국내 의료진이 딥러닝 기반의 인공지능(AI)을 이용해 피부암을 검출하고 진단하는 데 성공했디.
한림대학교강남성심병원은 성형외과 김성환 교수팀이 딥러닝 기술을 기반으로 한 AI로 피부암을 정확하게 찾아낼 수 있다는 연구결과를 발표했다고 7일 밝혔다.
김성환 교수팀의 연구결과는 '합성곱신경망을 이용한 피부암 진단(Keratinocytic Skin Cancer Detection on the Face Using Region-Based Convolutional Neural Network)'이라는 제목의 논문으로 국제 피부연구학회지 ‘JAMA Dermatology’2020년 1월호에 실렸다.
합성곱신경망(CNN)은 망막의 구조와 유사한 신경망 알고리즘이다. 시각 분야 연구에서 사물을 분류하는 데 합성공신경망이 사용된다. 이번 연구에 사용된 Region-based CNN은 하나의 이미지 안에서 찾고자 하는 사물의 위치까지 알아낼 수 있는 특징이 있다.
연구팀은 AI에 피부 종양 사진, 피부질환 및 정상 피부 사진 110여 만장을 사전에 학습시켜 피부암으로 추정되는 병변의 위치를 검출하고 피부암 유무를 정확하게 구분할 수 있도록 했다.
학습 이후 2010년 1월부터 2018년 9월까지 한림대강남성심병원, 전남대병원, 서울아산병원에서 진료받은 환자 673명의 기저세포암, 편평세포암 사진 2,845장을 사용해 진단 정확성을 평가했다.
평가 결과 AI의 피부암 진단 민감도는 89.2%로 나타났다.
전문의 13명과 AI에게 피부 사진(테스트셋 325장)을 보여주는 방식으로 진단 정확도를 비교한 결과를 보면 AI와 전문의 진단 민감도가 각각 92.5%, 95.0%로 비슷한 수준을 보였다.
피부과가 아닌 타과 의사 20명에게 사진을 보여주며 피부암을 감별하도록 한 결과 민감도는 77.2%로 AI의 진단 정확도와 비교해 크게 떨어졌다.
김 교수팀의 연구에 활용된 AI는 증명사진과 같은 얼굴 사진에서 골격 구조를 인지하고 암의 위치까지 자동으로 찾아낸 검출 연구(Detection Study)로는 세계 최초라는 점에서 의미가 있다.
이번 연구에는 아이피부과 한승석 원장, 서울아산병원 피부과 장성은 교수, 세브란스병원 피부과 문익준 교수가 공동으로 참여했다.
김성환 교수는 ”AI의 피부암 진단 능력이 전문의와 비슷하다는 결과가 나왔지만 실제 진료에서 전문의는 시각 정보만으로 판단하지 않고 환자의 병력을 종합해서 진단한다“며 ”다만 AI는 의사보다 빠르고 쉬지 않고 많은 일을 할 수 있기 때문에 대량의 환자를 빠르게 분석할 수 있다는 장점이 있다. 구별하기 까다로운 피부암 조기 발견 및 치료에 큰 도움이 될 것으로 본다”고 말했다.