▲ 서울아산병원 피부과 장성은 교수

울산의대 장성은 교수(서울아산병원 피부과)팀이 고성능 영상 인식 기능을 가진 인공지능(AI)을 이용해 악성 흑색종을 조기에 진단할 수 있다는 연구 결과를 발표했다.

연구에는 아이피부과 한승석 원장(피부과 전문의, 의학 박사)과 인제의대 김명신 교수(상계백병원 피부과)가 제 1저자로 참여했으며, SK텔레콤 HMI tech Lab, 한림대학교, 전남대병원이 공동으로 참여했다.

장 교수팀은 딥러닝(deep learning) 기반 인공지능 모델에 서울아산병원 피부과에서 2000~2016년까지 진료받은 환자들의 악성 흑색종, 기저세포암, 편평상피암 등 12개 종류의 피부 종양 사진 2만여 개를 수집했다.

이후 피부 종양의 악성 여부를 나타내는 종양의 비대칭성과 가장자리 불규칙성 등을 분석할 수 있도록 인간의 시신경을 본뜬 합성곱 신경망(CNN, Convolutional Neural Network) 구조로 이루어진 인공지능 모델 'ResNet-152'에 학습시켰다.

'ResNet-152'는 영상 인식 분야에서 사람과 필적한 성능을 보이는 것으로 알려진 마이크로소프트의 인공지능 모델이다.

학습된 인공지능 모델로 2천 5백여 개의 피부 양성 및 악성 종양 사진 데이터를 진단한 결과, 생명에 치명적일 수 있는 악성 흑색종과 가장 흔한 피부암인 기저세포암은 약 90%의 진단 정확도를 보였다. 편평상피암도 약 80% 정확하게 진단했다.

   
▲ a와 d는 임상 사진, b와 e는 임상 사진과 인공지능 모델 인식 결과 합성 사진, c와 f는 인공지능 모델 인식 사진이다. c와 f 사진에서 가운데 노란색 테두리 안의 빨간 부분이 악성 종양 진단 부분이다. c와 f를 통해 b와 e에서 실제 어느 부분이 악성 종양에 해당하는지 알 수 있다.

암 진단 정확도를 평가하는 방법에는 질병이 있을 때 질병을 있다고 진단하는 비율인 민감도와 질병이 없을 때 질병이 없다고 진단하는 비율인 특이도가 사용된다.

인공지능 모델로 악성 흑색종을 진단한 결과 민감도는 91%, 특이도는 90.4%였다.

장성은 교수는 "피부암 중에서도 악성 흑색종은 폐나 간 등 내부장기로 전이되면 5년 생존율이 20% 미만일 정도로 무서운 질환"이라며"이번 연구로 인공지능 프로그램의 피부암 진단 정확성이 높은 것으로 나타났고, 실제 피부과 전문의 16명의 진단 결과와 비교해도 적중률이 동등하거나 오히려 높은 것으로 나타났다"고 밝혔다.

또 "해외에는 진료비가 부담되거나 피부과 의사가 상대적으로 적어 피부과 진료를 받기 어려운 경우가 많은데, 이 때 인공지능 모델을 효과적으로 활용하면 의료 접근성이 높아져 피부암 조기 진단 및 치료에 도움이 될 것으로 기대된다"고 말했다.

이번 연구는 네이처(Nature)에서 발간하고 피부과 분야에서 전 세계적으로 가장 권위있는 학술지 중 하나인 '저널 오브 인베스티게이티브 더마톨로지(IF=6.287) 온라인 판에 최근 게재됐다. 

<저작권자 © 메디컬업저버 무단전재 및 재배포금지>