특히, 연구팀이 개발한 알고리즘은 흉부엑스레이 영상을 대상으로 정상인과 단순 폐렴환자, 코로나19가 원인인 폐렴환자 3가지를 구분하는 딥러닝 알고리즘 모델로, 코로나19와 단순 폐렴을 구분해 호흡기 환자의 원인 분석에 있어 유용성을 높이고(분류 정확도 95%) 단순 폐렴과 코로나19를 구분하는 분류 결정부위를 표시하고 설명 가능한 딥러닝(Explanable deep learning) 기술을 접목했다.
인공지능 프로그램 개발자겸 책임저자인 이기선 교수는 “흉부 엑스레이를 대상으로 코로나19를 진단 보조하는 알고리즘 개발은 전세계적으로 이미 여러 의료 인공지능 기업 및 기관들의 선행연구 및 개발 사례들이 있어 고려대학교 안산병원이 후발주자이기는 하지만, 본 연구는 분류 오류가 발생할 수 있는 원인 및 딥러닝 학습의 정확도를 높이기 위한 기초 연구 자료를 공개하고 있어, 해당 분야의 연구를 시작하거나, 진행 중인 다른 연구원들에게 도움이 될 수 있기를 기대 한다”고 밝혔다.
또한 이 교수는 “본 알고리즘을 추가적으로 개선해 의료자원이 부족하거나 영상의학전문의가 부족한 국가나 의료기관과의 협업을 통하여 가시적인 성과를 도출할 수 있도록 실용화를 위해 노력 중에 있다”고 덧붙였다.
이번 연구는 결과는 JCR HEALTH CARE SCIENCES 분야 상위랭킹 10% 저널인 JOURNAL OF PERSONALIZED MEDICINE에 정식 게재됐다.