피부과 영역에서 인공지능의 능력이 갈수록 강해지고 있다. 

최근 인공지능이 손발톱 무좀 진단을 42명의 피부과 의사보다 더 정확하게 진단했다는 연구결과가 나와 눈길을 끌고 있다.

손발톱 무좀은 아주 흔한 질환이고 일반 사람들에게 익숙한 질환이다. 하지만 손발톱 이형성증은 무좀과 비슷해 사진으로만 봐서는 알 수 없다.

임상 현장에서 손발톱 이형성증이 무좀으로 오진되는 경우가 많은데, 만일 의사가 오진을 하면 환자는 간기능에 지장을 줄 수 있는 항진균제를 불필요하게 복용하게 되는 것이다. 

이에 아이피부과 한승석 원장(제1저자), 한림대 박경훈 교수(피부과, 공동 1저자), 아산병원 장성은 교수(피부과, 교신저자), 인제대 김명신 교수(피부과), 서울대 나정일 교수(피부과), 전남대 박일우 교수(영상의학과)가 인공지능이 손발톱 무좀을 정확하게 진단하는지를 연구했다. 

   
▲ 연구팀이 손발톱사진의 dataset을 만들기 위해 인공지능(R-CNN)을 도움을 받았다.

연구팀은 손발톱 사진의 dataset을 만들기 위해 인공지능(R-CNN)의 도움을 받아 dataset을 만들었다. R-CNN은 region base CNN으로 원하는 물체와 주변의 차이를 이용해 원하는 물체가 있는 위치는 알려주는 CNN의 한 타입이다.

연구팀은 R-CNN이 손발톱 부분만 인식하도록 훈련시킨 후 60만장의 임상 사진에서 손발톱 부분만을 잘라내 5만여 장의 손발톱 사진을 만들고, 이미지 파인딩을 기초로 진단을 tagging했다. 

이후 이 dataset을 이용해 Microsoft ResNet-152와 Oxford VGG-19 model을 트레이닝시켰고, 두 모델을 모두 훈련받은 것은 인공지능은 피부과 전문의 42명을 모두 넘어서는 성능을 보였다.  

   
▲ 인공지능은 피부과 의사 42명보다 뛰어난 진단실력을 나타냈다. 

연구팀은 "이번 연구는 인공지능의 도움을 받아 만든 방대한 dataset으로 인공지능을 트레인시켜 의학분야에서 인공지능이 전문의를 통계적으로 유의하게 압도할 수 있는 성적을 보인 첫번째 연구"라고 의미를 부여했다. 

이번 논문은 PLOS One에 게재됐고, 현재 model을 전 세계 누구나 online DEMO (http://nail.medicalphoto.org)에서 테스트할 수 있다. 

흑색종에서도 의사보다 우세

피부과 영역에서 인공지능의 능력은 지난해 네이처에도 게재된 바 있다. 

미국 스탠퍼드대 연구진은 딥러닝(Deep learning) 기반으로 개발한 인공지능이 피부 병변 사진을 판독한 결과, 피부과 전문의보다 더 정확하게 피부암을 진단했다. 

스탠퍼드대 연구진은 스텐퍼드대학병원과 여러 연구소에서 피부병변 데이터베이스 등을 수집해 진단에 활용했다.

연구팀은 표피세포 암과 지루성 경화증(검버섯), 악성 흑색종과 양성 병변, 악성 흑색종과 양성 변병을 인공지능이 구분할 수 있는지 알아보기 위해 각각 135장, 130장, 111장의 피부 병변 사진을 판독했다.

이후 인공지능이 판독한 결과와 피부과 전문의 21명인 판독한 결과를 비교했다. 그 결과 세 가지 경우 모두 인공지능이 피부과 전문의보다 정확하게 판독했다. 

 

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