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피부 모낭 주변에 살고 있는 모낭충은 일반적으로 별다른 해를 끼치지 않으나 과도하게 증식할 경우 안면 홍반 등을 일으킬 위험이 있다. 정확한 진단을 위해선 모낭충 밀집 여부와 해당 영역을 찾아야 하는데, 이를 분석할 수 있는 인공지능 모델이 개발됐다.
용인세브란스병원 피부과 김지희·김제민 교수, 세브란스병원 피부과 박창욱 교수 연구팀은 안면 홍반 환자의 모낭충 밀도를 예측할 수 있는 딥러닝 모델을 통해 실제 의사의 진단 정확도 향상을 입증했다고 16일 밝혔다. 2016~2023년 안면 홍반 때문에 모낭충 밀도 검사를 받은 환자 1124명을 대상으로 한 이 연구는 국제학술지 ‘사이언티픽 리포트(Scientific Reports)’에 게재됐다.
얼굴에 붉은 반점이 생기는 안면 홍반은 모낭충이 과도하게 증식하는 모낭충증을 비롯해 접촉 피부염, 아토피 피부염, 여드름, 루푸스 등 다양한 피부 질환이 원인이 되어 나타난다. 특히 모낭충증은 발적과 가려움, 염증 등을 일으키는데, 다른 질환과 겉보기로 구분하기 어려워 정확한 진단이 중요하다.
모낭충증을 진단하려면 피부 표면 생검이나 피지 분비물을 짜내는 압출 검사로 모낭충을 채취해 밀도를 측정한다. 다만 이들 방법은 통증이 있으며 검사자의 숙련도에 따라 결과가 크게 달라지는 한계가 있어 연구진은 이를 보완하기 위해 환자의 얼굴 사진과 증상, 혈청 알레르기 지표 등의 임상 데이터만으로 모낭충 밀도를 예측할 수 있는 인공지능 모델을 개발했다.
인공지능 모델의 진단 성능을 분석한 결과, 정확도 지표 점수는 0.823~0.865점(1점 만점)으로 나왔다. 해당 지표에서 0.8점 이상을 받은 경우 인공지능 모델의 성능이 뛰어난 모델로 평가된다. 또한 인공지능 모델의 보조로 피부과 의사의 진단 정확도가 유의미하게 향상된 결과도 나왔다. 모델의 도움 없이 진단했을 때의 평균 진단 정확도는 63.7%였지만, 예측 결과를 참고한 후에는 70.6%로 상승했다.
모낭충증이 있는 사람을 ‘양성’으로 정확히 찾아내는 민감도 역시 13.6% 향상됐다. 사전 설문을 통해 인공지능에 대한 신뢰도가 높다고 분류된 의사 집단에서 진단 보조의 긍정적 효과가 더 크게 나타났지만 잘못된 예측을 무비판적으로 따르는 경향이 증가하지는 않은 것으로 나타났다.
김제민 교수는 “본 연구는 세계 최초로 얼굴 사진과 임상 데이터만을 활용해 모낭충 밀도를 예측하는 인공지능 모델을 개발하고 검증한 연구로, 협업 모델의 효과를 실증적으로 검증했다는 점에서 의미가 크다”며 “향후 해당 모델을 모낭충 검사 장비가 없는 1차 의료기관이나 원격 진료 환경, 수련의 교육 등에서 폭넓게 활용할 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다.
김태훈 기자 anarq@kyunghyang.com
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