인공지능 이용 '구강암' 진단한다
인공지능 이용 '구강암' 진단한다
  • 이영재 기자 garden@kma.org
  • 승인 2022.05.26 13:29
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김철호·허재성 아주의대 교수팀, 'Scientific reports' 게재
진단 정확도, 두경부암 전문의-인공지능 모델-일반의(의사) 순
1차의료기관 구강암 진단·스크리닝 정확도 제고 보조도구 기대 
김철호(이비인후과/왼쪽)·허재성(방사선종양학과) 교수
김철호(이비인후과/왼쪽)·허재성(방사선종양학과) 교수

예후가 나빠 삶의 질에 크게 영향을 미치는 구강암 진단에 인공지능(AI)을 이용할 수 있게 됐다.

아주대병원 김철호(이비인후과)·허재성(방사선종양학과) 교수는 학습용 데이터셋 사업의 일환으로 구축한 1만 2400장의 구강내시경 이미지를 이용해, 구강암을 진단하는 인공지능 모델을 개발했다고 밝혔다. 

구강암은 우리나라 전체 암 발생 10위지만 삶의 질을 크게 좌우하는 먹고 말하는데 필요한 혀, 볼 점막, 잇몸, 입술, 턱뼈 등에 생기며, 진행성 병기에 발견될 경우 치료를 하더라도 심각한 합병증 및 후유증이 발생해 치료 예후가 나쁜 매우 까다로운 암 중 하나다.

구강암의 진단은 비교적 간편하고 적은 비용의 구강내시경 검사를 통해 가능하지만, 내시경검사결과를 정확하게 판독할 수 있는 두경부암 전문의가 부족한 상황이다. 

이번 진단 모델의 정상-암 분류 성능 지표(AUROC)와 진단 정확도는 내부 검증 데이터의 경우 각각 96.0%, 91.0%였으며, 외부 검증 데이터의 경우 89.5%, 83.0%였다. 이번에 개발된 인공지능 모델은 구강암에 대한 일반화된 패턴을 도출해 높은 진단 성능을 보였다는 점에서 주목된다. 정상-암 분류 성능 지표는 구강내시경 이미지를 보고 암과 정상을 얼마나 정확하게 구별하는지 평가하는 지표다.

이 모델은 최근 인공지능 분야에서 불거지고 있는 데이터 질 관련 공신력 있는 한국정보통신기술협회(TTA)로부터 검증을 받았다.

연구팀은 정확도와 실제 임상 적용 가능성을 확인하기 위해 ▲인공지능 모델 ▲일반의(의사) ▲두경부암 전문의 총 3개 그룹으로 나눠, 암 진단을 시뮬레이션한 결과 민감도가 각각 81.1%, 77.3%, 91.7%였으며, 정확도는 84.7%, 75.9%, 91.2%로 두경부암 전문의, 인공지능 모델, 일반의(의사) 순으로 정확하게 구강암을 진단했다.

연구팀은 이번 인공지능 진단 모델이 1차 의료기관의 구강암 진단 및 스크리닝을 정확도를 높일 수 있는 보조도구로서 기능을 입증했다고 설명했다.

김철호 교수는 "구강암 환자의 경우 통증이 심해지기 전까지 병원을 방문하지 않아 치료시기를 놓치는 경우가 많다"라며 "치료시기를 놓칠 경우 치료예후가 매우 불량한 구강암의 조기 진단을 위해 이번에 개발한 인공지능 모델을 탑재한 구강암 진단 및 관리 플랫폼 개발에 주력할 것"이라고 말했다.

허재성 교수는 "구강내시경 이미지는 기존의 CT·MRI 등 표준화된 이미지와 달리 비정형성을 가지고 있어 인공지능 모델 개발이 어려웠으나, 데이터 전처리 과정에서 표준화 알고리즘을 적용하는 등 양질의 데이터 구축을 통해 실용화·상용화가 가능한 인공지능 모델을 개발했다"고 덧붙였다.

이 연구는 국제학술지 <Scientific reports> 4월호에 'Deep learning model for tongue cancer diagnosis using endoscopic images'(내시경 영상을 이용한 설암 진단을 위한 딥러닝 모델)란 제목으로 게재됐다.


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