서울아산병원 장성은 교수팀
서울아산병원 피부과 장성은 교수(사진)팀은 딥러닝 기반 AI 모델에 2만여 개의 피부 종양 사진을 학습시킨 후 2500여 장의 사진을 판독시킨 결과, 흑색종의 양성 및 악성 여부를 90% 정확도로 감별해냈다고 17일 밝혔다.
암 진단의 정확도를 평가할 때는 질병을 가지고 있는지 여부를 진단하는 비율인 '민감도'와 질병을 가지고 있지 않는 경우를 진단하는 '특이도'가 사용된다. 이번에 연구한 AI 모델로 악성 흑색종을 진단한 결과 민감도는 91%, 특이도는 90.4%로 나타났다.장 교수팀은 서울아산병원 피부과에서 2000년부터 2016년까지 진료를 받은 환자들의 악성 흑색종, 기저세포암, 편평상피암 등 12개 종류의 피부 종양 사진 2만여 장을 수집했다. 이를 마이크로소프트의 영상인식 인공지능 모델인 'ResNet-152'에 학습시키고 2500여 장의 사진을 진단한 결과, 생명에 치명적일 수 있는 악성 흑색종과 가장 흔한 피부암인 기저세포암의 경우 약 90%의 진단 정확도를 보였다. 또 편평상피암도 약 80% 정도로 진단해냈다.
장성은 교수는 "이번 연구로 AI 프로그램의 피부암 진단 정확성이 높은 것으로 나타났다"며 "실제 피부과 전문의 16명의 진단 결과와 비교해도 적중률이 동등하거나 오히려 높은 것으로 나타났다"고 말했다. 이번 연구결과는 피부과 분야 국제 학술지 '저널 오브 인베스티게이티브 더마톨로지'에 게재됐다.
남도영기자 namdo0@
[ 저작권자 ⓒ디지털타임스, 무단 전재 및 재배포 금지 ]
