김범석 교수는 ‘U-net 기반 딥러닝 알고리즘을 활용한 고해상도 초음파 영상 상 말초신경 자동 인식 및 지표 측정 시스템 개발(Automatic Peripheral Nerve Segmentation in Ultrasound Images Using U-net Based Deep Learning Algorithm)’이라는 주제의 연구로 수상의 영예를 안았다.
말초신경 초음파 검사는 해부학적 지식과 임상적 숙련도가 요구되는 고난이도 의료 술기에 속하는데, 이로 인해 비교적 장기간의 학습을 요한다는 한계점이 지적돼 왔다. 특히 말초신경은 초음파 이미지 상 힘줄과 유사하게 보이는 경우가 많은데, 자칫 힘줄을 신경으로 오진 시 중대한 의료 과실로 이어질 수 있기에 각별한 주의가 필요하다.
김 교수는 고려대 정보대학 컴퓨터학과 백승준 교수팀과의 합동 연구를 통해 1,000장 이상의 정중신경 초음파 이미지를 이용해 초음파 이미지 상 말초신경을 높은 정확도로 인식하는 딥러닝 알고리즘을 개발했다.
김 교수는 “최근 의학 연구의 뜨거운 감자인 인공지능(AI)을 신경근골격계 초음파 영역에 적용했다는 점, 기존에 알려진 신경망에 비해 효율적이면서도 우월한 성능을 보이는 구조를 개발했다는 데 본 연구의 의의가 있다”며, “향후 임상적으로 중요한 타 신경 및 해부학적 구조물과 병변을 대상으로도 연구를 확장하고 산학연병 컨소시움을 통해 상용화에도 앞장서겠다”고 포부를 밝혔다.