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흉부X선 촬영만으로 코로나19 신속·정확 진단...'개도국'도 쉽게 쓴다

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예종철 KAIST 교수팀, 인공지능 기술 개발

86% 이상 정확성 보여...적은 데이터로도 분석 가능

"감염 가능성 낮은 환자 배제하고, 의료 자원 효율화"

[이데일리 강민구 기자] “아직 치료제나 백신이 없는 상황에서 코로나바이러스감염증-19(코로나19) 대응을 위해선 빠르고 정확한 진단기술이 필요합니다. 국내 선별진료소나 개발도상국을 비롯한 전세계 의료 현장에서 이미 보유한 흉부 단순 방사선 촬영 장비만으로도 환자를 빠르게 선별할 수 있을 것으로 기대합니다.”

예종철 한국과학기술원(KAIST) 교수는 이같이 코로나19 영상 인공지능 진단 기술 개발의 의미를 강조했다. 예 교수팀이 인공지능 기술을 사용해 코로나19 감염 여부를 진단한 결과, 영상 판독 전문가의 69% 보다 17%가 향상된 86%이상의 정확성을 보였다.

이데일리

코로나19 진단 알고리즘을 통해 얻은 코로나19 확률 분포 특징 지도 사례.

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코로나19 진단검사에는 보통 역전사 중합 효소 연쇄 반응(RT-PCR)을 이용한 장비가 사용된다. RT-PCR 검사의 정확성은 90% 이상으로 알려져 있지만 검사 결과가 나오기까지 통상 1~3시간이 소요됐다. 최근에는 이를 1시간내로 좁히려는 시도도 이뤄지고 있지만 모든 환자들이 시행하기엔 비용이나 시간, 제품 수급에서 어려움이 있었다.

컴퓨터 단층촬영(CT)을 이용한 검사도 일반 X선 단순촬영 검사에 비해 시간이 소요되고 바이러스에 의한 장비 오염 가능성도 존재했다.

흉부 단순 방사선 촬영(CXR)은 여러 폐 질환에서 표준 선별 검사로 활용됐지만 코로나19에는 RT-PCR와 CT 검사에 비해 정확성이 떨어졌다. 그동안 딥러닝 기법을 적용해 흉부 산순 방사선 촬영 영상으로 코로나19를 진단하기 위한 연구가 이뤄졌지만, 진단 정확성을 높이기 위해선 많은 양의 데이터 확보가 필요했다. 예 교수는 “전 세계로 감염병이 확산된 비상 상황에서 일관되고, 정제된 대량의 데이터를 수집하기에 한계도 존재했다”며 “적은 데이터를 갖고도 기술이 활용하는데 집중했다”고 설명했다.

연구팀은 자체 개발한 전처리 과정과 국소 패치 기반 방식으로 문제점을 해결했다. 적은 데이터 수량에서 발생할 수 있는 영상 간 이질성을 일관된 전처리 과정으로 정규화하고, 국소 패치 기반 방식으로 하나의 영상에서 다양한 패치 영상들을 얻어 이미지의 다양성을 확보했다.

또 국소 패치 기반 방식의 장점을 활용한 ‘확률적 특징 지도 시각화’ 방식을 활용해 흉부 영상에서 코로나19 진단에 중요한 부분을 고화질로 강조하는 특징 지도를 만들고, 이 지도가 진단 영상학적 특징과 일치하는 것을 확인했다.

예 교수는 “코로나19 감염 여부를 상시 신속하게 진단할 수 있고, 가능성이 낮은 환자를 배제해 한정된 의료 자원을 우선순위가 높은 대상에 집중하게 해줄 것”이라며 “특히 RT-PCR 장비 수급에 어려움을 겪는 아프리카 등 개발도상국 국가들이 이미 흉부 단순 방사선 촬영 장비를 활용해 환자를 선별할 수 있다는 점에서 활용성이 높다”고 말했다.

연구 결과는 국제 학술지 ‘아이트리플이 트랜잭션 온 메디컬 이미징(IEEE transactions on medical imaging)’의 ‘영상기반 코로나19 진단 인공지능기술’ 특집호 8일자 온라인판에 게재됐다.

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