카이스트 연구진, 인공지능 알고리즘 개발

정확도 86%…판독 전문가 69%보다 높아

저렴한 비용으로 신속한 선별 진료 기대

코로나19 진단 새 알고리즘을 통해 얻은 코로나19 확률 분포 특징 지도. 다른 병변에서는 의심되는 영역이 거의 나타나지 않았으나 코로나19의 경우 고화질로 의심이 되는 부분이 표시되는 것을 볼 수 있다. 카이스트 제공

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흉부 단순 방사선 영상으로도 신종 코로나바이러스 감염증(이하 코로나19)을 높은 정확도로 가려낼 수 있는 인공지능(AI) 기술이 개발됐다.

카이스트 바이오및뇌공학과 예종철 교수팀은 인공지능 기술을 이용해 흉부 엑스레이 사진만으로 코로나19 감염 여부를 판독한 결과, 전문가의 69%보다 17%가 높은 86%의 높은 정확성을 보였다고 25일 밝혔다. 연구진은 이 기술을 이용하면 저렴한 비용으로 신속한 선별 진단이 가능할 것으로 기대했다.

현재 코로나19 진단검사에는 통상 역전사 중합 효소 연쇄 반응(RT-PCR)을 이용한 장비가 사용된다. 유전물질을 분리한 뒤 증폭시켜 감염 여부를 진단하는 검사법으로 정확도가 90%를 넘는다. 하지만 검사 결과가 나오기까지는 여러 시간이 걸리고, 비용도 적지 않다. 컴퓨터 단층촬영(CT)을 이용한 검사도 90% 이상의 높은 정확성을 보이지만 일반 엑스선 촬영 검사보다 역시 시간이 많이 필요하고 비용이 많이 든다. 바이러스에 의한 고가 장비의 오염 가능성도 무시할 수 없다.

반면 흉부 단순 방사선 촬영(CXR)은 검사가 빠르고 비용도 적다는 장점이 있지만 문제는 정확성이 떨어지는 점이다.

정확성을 높이기 위해선 많은 데이터가 필요한데, 코로나19를 비롯해 다양한 폐 질환 환자의 엑스레이 영상을 수집한 뒤 심층학습 기반의 새로운 인공지능 알고리즘을 적용해 적은 데이터로도 높은 정확성을 구현할 수 있게 했다. 연구진은 “실험 결과 새 알고리즘은 영상 판독 전문가의 코로나19 진단 민감도인 69%보다 높은 86%의 민감도를 보였으며, 데이터 세트 크기가 줄어들더라도 기존 방식보다 안정적으로 학습이 가능하다는 것을 확인했다”고 밝혔다.

예종철 교수는 “새 알고리즘은 선별 진료 과정에서 코로나19 감염 가능성이 낮은 정상, 세균성 폐렴이나 결핵 등의 환자를 엑스레이 영상 한 장으로 배제함으로써 제한된 한정된 의료 자원을 보다 우선순위가 높은 사람에게 효율적으로 배분할 수 있게 해 줄 것”이라고 말했다.

오유진·박상준 박사과정이 공동 1저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 `아이트리플이 트랜잭션 온 메디컬 이미징(IEEE transactions on medical imaging)'의 `영상기반 코로나19 진단 인공지능기술' 특집호 5월8일치 온라인판에 실렸다. (논문명 : Deep Learning COVID-19 Features on CXR using Limited Training Data Sets)

곽노필 선임기자 nopil@hani.co.kr, ▶곽노필의 미래창 바로가기

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