[한스경제 김지영] 컴퓨터가 사람처럼 사고하는 기술 '인공지능 딥러닝(Deep Learning)'을 활용해 직업성 폐 질환인 진폐증을 진단하는 기술이 국내 연구진에 의해 개발됐다.

가톨릭대 서울성모병원은 명준표 교수(직업환경의학과)와 강상훈(한국 IBM), 최준(가톨릭의대 직업환경의학교실 연구원) 연구팀이 진폐증 판정 및 진단에 필요한 인공지능 딥러닝 알고리즘을 개발했다고 15일 밝혔다. 연구팀은 진폐증 판정자 1,200명의 영상을 활용해 딥러닝을 연구한 결과 95%의 진단 정확도를 얻었다.

진폐증은 분진에 인해 폐에 섬유화 반응이 일어난 병변이다. 진단은 심사위원의 영상 판독을 통해 받는다.

기존 영상 판정은 진폐증이 아닌 환자도 심사를 하다 보니 기간이 오래 걸렸다. 또한 영상을 판독하는 심사위원의 임기가 3년이라 심사청구, 재심사 청구, 행정소송 등의 분쟁이 발생해 국가적 손실이 컸다. 이에 따라 정확하고 일관성 있는 심사 기준이 절실한 상황이었다.

연구팀은 단순흉부방사선 영상과 컴퓨터단층촬영 결과 모두 진폐가 확인된 영상을 연구군으로 삼았다. 대조 영상은 서울성모병원 검진센터에서 검진을 받은 60세 이상 일반 수검자들의 영상을 활용했다. 영상의 질적 일관성을 유지하기 위해 근로복지공단 폐질환연구소에서 제작해 보급한 한국진폐표준디지털영상(KoSDI)을 참고했다.

그 결과 서울성모병원 영상을 활용한 훈련(training set)시 진폐증 여부 분류는 96%의 정확도를 보였다. 검정(validation set)에서는 93%의 정확도가 나타났다. 최종 KoSDI 영상을 추가한 추가 분석에서는 95%의 정확도를 보였다.

명준표 교수는 “추가 연구를 통해 석면피해구제 및 가습기살균제로 인한 폐손상 등 환경성 질환 영상 판정에도 이를 활용할 수 있도록 하겠다”며 “증가추세인 환경성 질환 예측 등에도 인공지능을 적용해 다양한 활용 모델을 개발하는데 힘쓸 것”이라고 강조했다.

한편 이 같은 내용의 연구결과는 작년 11월 열린 제 59차 대한직업환경의학회 가을학술대회에서 발표됐다.

김지영 기자 jiyoung91@sporbiz.co.kr