인공지능(AI)이 진폐증을 95% 정확도로 진단할 수 있다는 국내 연구결과가 발표됐다.
가톨릭대 서울성모병원 직업환경의학과 명준표 교수와 최준 연구원, 한국IBM 강상훈 연구원 등은 서울성모병원의 진폐증 환자 1200명의 영상을 활용한 딥 러닝(Deep Learning) 연구결과 이 같은 결과를 얻었다고 16일 밝혔다.
진폐증은 분진 때문에 폐에서 섬유화가 일어난 병으로 근로복지공단에서 분진노출 및 영상판정을 통해 국가가 산업재해보상을 하고 있어, 영상 판정이 매우 중요하다. 해마다 약 1만 명이 심사를 신청하지만, 약 20%인 2000명 정도만 실제 장해판정을 받는다. 진폐증은 의사들에 따라서 영상 판단이 달라지곤 해 판정결과에 대해 시비가 끊이지 않고 있다. 이 때문에 AI를 통한 진단이 진폐증 진단에 도움이 될 것으로 기대되고 있다.
연구진은 단순흉부방사선 영상과 컴퓨터단층촬영(CT) 결과 모두 진폐증으로 확인된 환자의 영상을 연구군, 이 병원에서 건강검진을 받은 60세 이상 일반인의 영상을 대조군으로 활용했다.
이들은 막대한 데이터를 기계가 학습하도록 만드는 기술인 ‘합성곱 신경망네트워크(Convolutional Neural Network)’ 방법으로 진폐증 영상의 특징을 뽑아냈다. 엔비디아(NVIDIA) 사의 슈퍼컴퓨터 테슬라(Tesla) P100 8기를 병렬연결, 중앙처리장치(GPU) 기반 가속 연산을 활용해서 판정보조 시스템 훈련을 수행했다.
연구진은 한국연구재단 국가 R&D 신진연구과제 지원을 받아 이번 연구를 수행했다.
명준표 교수는 “추가적인 연구를 통해 석면병이나 가습기살균제 폐손상 등의 영상 판정에서도 보조적 역할을 할 수 있을 것”이라며 “점차 증가추세인 환경성 질환 예측에도 인공지능을 적용하는 다양한 활용 모델을 개발하는데 힘쓸 것”이라고 말했다.
