22만장 병변사진 학습, 알고리즘 통해 악성종양 잡아내 … AI·의사 협진 시 피부암 진단 민감도 87%
국내 연구진이 134개에 달하는 피부질환을 진단할 수 있는 인공지능(AI) 플랫폼을 개발하는데 성공했다. 나정임 분당서울대병원 피부과 교수 연구팀은 최근 이같은 연구결과를 국제 피부연구학회지 JID(Journal of Investigative Dermatology) 최신호에 게재했다.
AI가 진단할 수 있는 134개 질환은 흔히 발생하는 피부병이 대부분으로 100개가 넘는 질환을 진단할 수 있는 제품이 개발된 건 처음이다. 2019년 말 글로벌 기업 G사에서 개발한 피부질환 진단 AI는 최대 26개까지만 질환군을 분류할 수 있었다.
피부질환 병변은 겉으로 매우 다양한 양상을 보이는데 기존 진단 AI는 제한된 질환 몇 가지에만 사용할 수 있었다. 피부 종양의 악성 여부 파악 등 단순 분류에 그치는 수준으로 활용도가 떨어졌다.
피부 종양의 양성과 악성을 구별하도록 훈련받은 AI에게 아토피 피부염 사진을 보여주면 악성질환으로 오진하는 등 비의료인도 쉽게 구별 가능한 질환이라도 직접 훈련받지 않으면 판별에 실패하는 한계가 있었다.
이에 연구팀은 보다 많은 피부질환을 분류하고 진단할 수 있는 AI 개발을 위해 합성곱신경망(CNN)이라는 특화된 알고리즘을 활용해 22만장에 달하는 아시아인 및 서양인의 피부병변 사진을 학습시켰다.
개발된 딥러닝 기반 AI 모델은 피부과 전문의에는 못 미치지만 레지던트와 동등한 수준으로 피부암을 정확하게 진단하고 항생제 처방 같은 일차적 치료법을 제시했을 뿐만 아니라 134개 피부질환을 분류하는 데 성공했다.
피부암 진단 성능을 테스트하기 위해 피부과 레지던트 26명과 전문의 21명이 3501개 사진 데이터를 진단한 결과, 단독으로 진단했을 때 민감도는 77.4%였으나 AI의 도움을 받아 판독했을 때는 86.8%로 유의미하게 높아졌다. 비의료인 23명을 대상으로 피부암을 감별하게 해본 결과에서도 처음에는 민감도가 47.6%에 불과했지만 AI의 도움을 받았을 때는 87.5%로 크게 상승했다.
기존 연구가 AI와 의사의 진단 능력을 단순 비교한 것에 그친 것과 달리 이번 연구는 AI가 의사의 진단능력을 향상 시킬 수 있으며, 비의료인이 AI의 도움을 받으면 피부암을 2배 더 잘 찾아낸다는 사실도 입증했다.
여기에 의사, AI, AI의 도움을 받은 의사 중에선 AI 보조를 받은 의사가 가장 진단 능력이 높은 것으로 나타났다. 의료진이 AI의 조력을 받는 게 피부질환 진단에 가장 효율적이라는 의미다.
나 교수는 “AI의 정확성은 사진의 초점, 구도 등에 따라 영향을 받지만 이러한 문제는 인간의 지성이 보완할 수 있는 것으로 의료진은 AI의 도움을 받아 피부질환을 정확하고 빠르게 진단할 수 있었다”며 “의료계에서 AI와 의사는 상호 보완적인 역할을 할 것”이라고 설명했다.
이어 “후속 연구를 진행해 이같은 알고리즘이 상용화되면 일반인이 특별한 장비 없이도 스마트폰이나 PC를 이용해 실시간으로 피부암을 검진할 수 있어 환자의 조기 내원에 도움을 줄 것”이라고 강조했다.
이번 개발한 프로그램은 AI 연구자들이 테스트하고 의견을 교환할 수 있도록 웹사이트에 공개됐다. 다만 이 프로그램은 연구 목적으로 공개된 것이기 때문에 사진만으로 피부질환을 진단하는 건 한계가 있다. 정확한 진단을 위해선 피부과 전문의의 진료를 받아야 한다.
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