의학영상의 ‘딥러닝’을 통해 진폐증을 정확하게 진단할 수 있는 인공지능(AI)이 국내 의・공학자들의 협동으로 개발돼 국내 AI관련 기술수준을 확인할 수 있게 함은 물론 빠른 발전을 기대할 수 있게 하고 있다.

가톨릭대 서울성모병원 직업환경의학과 명준표 교수와 강상훈 한국 IBM, 최준 가톨릭의대 직업환경의학교실 연구원 연구팀은 서울성모병원에서 2011년 5월부터 2017년 3월까지 진폐로 검증되거나 기존 진폐 판정자 1,200명의 영상을 활용한 딥러닝 연구결과 진폐증을 95% 진단할 수 있다는 정확도를 확인할 수 있었다.

연구팀은 단순흉부방사선 영상과 컴퓨터단층촬영 결과 모두 진폐가 확인된 영상을 연구군으로, 서울성모병원 검진센터에서 검진을 수행한 60세 이상 일반 수검자들의 영상을 대조영상으로 활용했다.

특히 영상의 질적 일관성을 유지하기 위해 근로복지공단 폐질환연구소에서 제작, 보급한 한국진폐표준디지털영상(KoSDI)를 추가해 진폐영상 판정 시 정확도를 높였다.

연구팀은 획득한 영상을 합성곱 신경망네트워크(CNN;Convolutional Neural Network) 방법으로 특성을 추출했다. CNN은 막대한 데이터를 기계가 학습하도록 만드는 기술로, 기존 중앙처리장치(CPU)보다 월등한 연산 능력을 자랑하는 그래픽처리장치(GPU) 하드웨어가 등장하면서 구현이 가능해졌다.

또 엔비디아(NVIDIA)사의 테슬라(Tesla) P100 8기를 병렬 연결해 GPU기반 가속 연산을 활용하고 판정보조 시스템 훈련을 수행했다.

연구팀은 영상을 활용한 훈련시 진폐 여부 분류는 96%의 정확도를 보였지만, 검정시 93%의 정확도를 보였고 최종 KoSDI 영상을 추가한 추가 분석에서는 검정시 95%의 정확도를 보였다고 밝혔다.

명준표 교수는 “추가적인 연구를 통해 서울성모병원 진료시 축적된 석면피해구제 및 가습기살균제로 인한 폐손상 등의 환경성 질환 영상 판정에도 진단보조 프로그램 역할을 확대하고, 점차 증가추세인 환경성 질환 예측 등에도 인공지능을 적용하여 다양한 활용 모델을 개발하는데 힘쓸 것”이라고 강조했다.

사진) 진폐증 환자의 X-ray 검사 사진. 폐에 분진이 침착하여 폐 세포에 염증과 섬유화가 일어난 상태로, 갈비뼈 사이로 하얗게 점처럼 보이는 진폐성 음영을 관찰할 수 있다.