AI로 아토피 중증도 진단 정확도 99.2%…“피부과 전문의 수준”

서울성모병원 피부과 이지현(왼쪽), 방철환 교수./병원 제공

국내 연구진이 아토피 피부염 중증도를 피부과 전문의 수준으로 진단하는 인공지능(AI) 모델을 개발하는 데 성공했다.

가톨릭대학교 서울성모병원 피부과 이지현 교수(공동 교신저자), 방철환 교수(공동 제1저자)와 광운대학교 경영학부 이석준 교수(공동 교신저자), 윤재웅 연구원(공동 제1저자) 연구팀은 아토피피부염 중증도를 피부과 전문의 수준으로 측정하는 알고리즘을 인공지능(AI) 심층학습(딥러닝) 기법을 이용해 개발했다고 10일 밝혔다.

연구팀은 2009년부터 2017년까지 서울성모병원에서 수집된 아토피 피부염 영상 이미지 2만4852장 중 AI 학습용 데이터로 적합한 8000장 이미지를 추려냈다. 이 중 5600장은 딥러닝 알고리즘에 적용해 AI에 학습시켰고 2400장은 정확도 확인 및 평가에 사용했다. 딥러닝은 데이터 학습을 통해 여러 층으로 구성된 신경망 구조를 이용하는 기계학습(머신러닝)의 한 종류다.

이번 연구에는 딥러닝에 사용하는 인공신경망 중 심층신경망(Deep Neural Network, DNN)의 일종인 합성곱신경망(Convolutional Neural Networks, CNN)을 이용했다. 그 결과 AI 모델 진단 정확도는 피부과 전문의 3명의 진단 결과와 비교해 93∼99% 수준이었다. 아토피 피부염 병변 종류별로 진단 정확도는 홍반 99.17%, 구진(작은 발진) 93.17%, 긁은 상처 96%, 태선화(두껍고 거칠어짐) 97.17%로 나타났다.

연구팀은 사진 밝기에 따라 심층신경망의 성능이 달라지는지 테스트한 결과, 밝기에 따라 성능이 떨어지는 현상이 관찰해 사진 밝기를 변경하는 방식(-80~+80%)으로 데이터를 늘린 뒤 이를 모두 학습시키면 사진 밝기에 따른 성능 저하를 막을 수 있는 것으로 확인됐다. 연구팀은 이 방법을 통해 추후 심층신경망의 정확도를 높이는 데 도움이 될 것으로 판단된다고 밝혔다.

이지현 교수는 “아토피 피부염 중증도 측정은 앞으로의 치료계획을 세우는 데 필수적이지만 실제 현장에서 정확히 확인하려면 많은 시간이 걸리는 문제가 있었다”며 “이번에 개발한 심층신경망을 이용하면 좀 더 빠르고 정확하게 아토피피부염 중증도를 측정할 수 있어 환자의 맞춤 치료계획을 세우는 데 도움이 될 것”이라고 밝혔다.

이번 연구 결과는 ‘사이언티픽 리포트’(Scientific Reports) 온라인판에 게재됐다.

장윤서 기자(panda@chosunbiz.com)

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