서울아산병원, 인공지능(AI)으로 피부암 찾아
2만 여장 피부 종양 사진 학습 AI…악성 흑색종 90% 감별
의료질 낮은 저개발 국가 지원시 조기 진단 및 치료율 상승 전망
고성능 영상인식 기능을 가진 인공지능(AI)로 악성 흑색종을 조기에 진단 할 수 있다는 연구결과가 발표돼 주목된다.
피부암의 한 종류인 악성 흑색종은 조기 진단시 치료가 쉽지만 치료 시기를 놓칠 경우 간이나 폐로 전이돼 생명의 위협이 될 수 있다.
최근 서울아산병원 피부과 장성은 교수<사진>팀은 딥러닝(deep learning) 기반 인공지능 모델에 2만여 장의 피부 종양 사진을 학습시킨 후 추가로 2천5백여 장의 사진을 판독시킨 결과, 흑색종의 양성 및 악성 여부를 90% 정도 정확하게 감별해냈다고 밝혔다.
장 교수팀은 서울아산병원 피부과에서 2000년부터 2016년까지 진료를 받은 환자들의 악성 흑색종, 기저세포암, 편평상피암 등 12개 종류의 피부 종양 사진 2만여 장을 수집했다.
이후 피부 종양의 악성 여부를 나타내는 종양의 비대칭성과 가장자리 불규칙성 등을 분석할 수 있도록 인간의 시신경을 본뜬 합성곱 신경망(CNN, Convolutional Neural Network) 구조로 이루어진 인공지능 모델 ‘ResNet-152’에 학습시켰다.
‘ResNet-152’는 영상 인식 분야에서 사람과 필적한 성능을 보이는 것으로 알려진 마이크로소프트의 인공지능 모델이다.
학습된 인공지능 모델로 2천5백여 장의 피부 양성 및 악성 종양 사진 데이터를 진단한 결과, 생명에 치명적일 수 있는 악성 흑색종과 가장 흔한 피부암인 기저세포암의 경우 약 90%의 진단 정확도를 보였다. 또한 편평상피암도 약 80% 정도로 진단해냈다.
또한 “해외에는 진료비가 부담되거나 피부과 의사가 상대적으로 적어서 피부과 진료를 받기 어려운 경우가 많은데, 이때 인공지능 모델을 효과적으로 활용하면 의료 접근성이 높아져 피부암 조기 진단 및 치료에 도움이 될 것으로 기대된다”고 덧붙였다.
한편 이번 연구는 네이처(Nature)에서 발간하고 피부과 분야에서 전 세계적으로 가장 권위있는 학술지 중 하나인 ‘저널 오브 인베스티게이티브 더마톨로지(Journal of Investigative Dermatology, IF=6.287)’ 온라인 판에 최근 게재됐다.
장성은 서울아산병원 피부과 교수와 함께 아이피부과 한승석 원장(피부과 전문의, 의학 박사)과 인제대학교 상계백병원 김명신 교수가 제 1저자로 참여했으며, SK텔레콤 HMI tech Lab, 한림대학교, 전남대병원이 공동으로 참여했다.