서울아산병원은 17일 “김남국 융합의학과 교수팀이 의료 영상 데이터를 무한대로 만들어낼 수 있는 기법을 인공지능(AI)에 적용한 결과, 미만성 간질성 폐질환 진단 정확도가 약 90%까지 높아졌다”고 밝혔다.
미만성 간질성 폐질환은 폐포 사이 간질 조직이 손상돼 점점 숨쉬기 어려워지는 병이다. 조기 진단을 위해 AI 기술이 도입돼 왔지만, 학습 데이터가 부족해 정확도를 높이는 데 한계가 있었다. 이번 기술 개발로 적은 수의 데이터를 활용해 많은 양의 데이터를 빠르게 만들어낼 수 있게 됐다.
김남국 교수팀은 데이터 생성을 위해 펄린 노이즈(Perlin noise)라는 기술을 활용했다. 이 기술은 게임이나 영상에서 풀숲, 구름, 울퉁불퉁한 언덕을 자연스럽게 구현하기 위해 컴퓨터 그래픽으로 무작위로 비슷한 화면을 계속 만들어낸다.
김 교수팀은 영상의학과가 판독한 병변 조직 패턴, 정상 조직 패턴에 펄린 노이즈 데이터 증대 기법을 적용해 무한대 의료 영상 데이터로 만들었다. 이 데이터를 AI에 학습시킨 결과, 진단 정확도가 기존 기술 대비 9% 정도 더 높은 약 90% 수준으로 향상됐다.
김남국 교수는 “의료용 AI의 진단 정확도를 높이기 위해 의료 영상을 조금씩 변형시켜 학습시키는 기술은 존재했지만 무제한으로 데이터를 만들어낼 수 없어 한계가 있었다”며 “펄린 노이즈 데이터 증대 기법은 상황적 제약으로 많은 양의 의료 영상 데이터를 얻기 힘을었던 질환에 쓰일 수 있을 것”이라고 말했다.
한편, 이번 연구는 국제 학술지 ‘네이처(Nature)’의 자매지인 ‘사이언티픽 리포트(Scientific Report)’에 최근 게재됐다.
