코로나19 진단 알고리즘을 통하여 얻은 코로나19 확률 분포 특징 지도의 예. 다른 병변에서는 의심되는 영역이 거의 나타나지 않았으나 코로나19의 경우 고화질로 의심이 되는 부분이 표시되는 것을 볼 수 있다. [사진 KAIST]

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흉부 엑스레이(X-ray)로 신종 코로나바이러스 감염증(코로나19) 진단의 정확성을 개선한 인공지능(AI) 기술이 나왔다.

KAIST는 예종철 바이오및뇌공학과 교수 연구팀이 개발한 기술로 코로나19 감염 여부를 진단해보니 영상 판독 전문가보다 우수한 정확성을 보였다고 25일 밝혔다. 사람이 하는 영상 판독의 정확성이 69% 정도인데, AI 기술을 사용하니 17%포인트가 향상된 86% 이상의 정확성을 보였다는 설명이다.

최근 딥러닝 기법을 통해 흉부 엑스레이로 코로나19를 진단하는 국내외 연구가 활발하지만 진단 정확성을 높이려면 많은 양의 데이터를 확보해야 한다는 한계가 있었다. 연구팀은 자체 개발한 ‘전처리ㆍ국소 패치 기반 방식’을 이용해 적은 양의 데이터로도 코로나19 진단 정확성을 높였다. 정상ㆍ세균성 폐렴ㆍ바이러스성 폐렴ㆍ코로나19 감염증 환자의 엑스레이 영상을 수집한 뒤 전처리 과정을 통해 학습의 편향을 방지했다. 데이터가 적으면 영상 간 이질성이 생길 수 있는데, 이를 보완한 후 하나의 영상에서 다양한 패치 영상들을 얻어냈다. 적은 데이터로도 안정적인 학습이 가능하도록 한 것이다.

또한 이를 활용해 흉부 엑스레이 영상에서 코로나19 진단에 중요한 부분을 고화질로 강조해주는 ‘특징 지도’를 만들었다. 연구팀은 이 지도가 진단 영상학적 특징과 일치하는 것을 확인했다고 설명했다.

KAIST는 이 기술을 활용하면 신속한 코로나19 진단이 가능하고, 한정된 의료자원을 효율적으로 사용할 수 있을 것으로 내다봤다. 정확도가 높지만 시간이 오래 걸리는 실시간 유전자 증폭 검사(RT-PCR)의 사각지대를 보완해 줄 수 있다는 설명이다. 예 교수는 “인공지능 알고리즘 기술을 환자의 선별 진료에 활용하면 코로나19 감염 여부를 상시 신속하게 진단할 수 있다”며 “이를 통해 가능성이 낮은 환자를 배제함으로써 한정된 의료 자원을 우선순위가 높은 대상에게 효율적으로 배분할 수 있게 해줄 것”이라고 밝혔다.

이번 연구 결과는 지난 8일 국제 학술지 `아이트리플이 트랜잭션 온 메디컬 이미징'(IEEE) 온라인판에 게재됐다.

권유진 기자 kwen.yujin@joongang.co.kr

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