(자료=딥노이드)

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딥노이드는 자사 인공지능(AI) 플랫폼 '딥파이(DEEP:PHI)'를 이용해 천장관절염 진단에서 AI 활용 유효성을 밝힌 논문이 SCI-E급 국제 학술지 다이아그노스틱스(Diagnostics) 12월호에 게재됐다고 15일 밝혔다.

이번 논문은 인하대병원 영상의학과 이규홍 교수가 제1 저자로 저술하고 인하대병원 류마티스 내과 교수진과 딥노이드가 협업했다.

류마티스 내과 영역에서 중요한 강직성척추염의 주요 소견 중 하나인 천장관절염은 의료영상 판독 시 징후가 미묘하게 나타나 진단 자체가 모호할 수 있고 객관성과 재현성이 떨어지는 한계가 있다.

연구진은 AI를 활용해 의료영상에서 천장관절염을 더욱 정확하게 감지할 수 있도록 인하대병원에 내원한 492명 환자 이미지를 데이터셋으로 활용해 AI 진단 모델을 개발했다. 이를 기반으로 AI 활용이 천장관절염 진단의 정확도 향상에 기여하는지를 검증했다.

연구 결과 딥파이를 이용해 개발한 진단 모델은 숙련된 영상의학과 전문의 판독과 유사하거나 좀 더 나은 성능을 보였다. 임상환경에서 보조적인 진단 도구로 충분히 사용될 수 있음을 증명했다.

딥노이드가 개발한 딥파이는 코딩 없이 누구나 AI 모델을 개발할 수 있는 노코딩 AI플랫폼이다. GUI(그래픽사용자인터페이스)를 사용해 이미지 전처리와 AI 연구에 용이하다.

이번 논문의 교신저자이자 딥노이드 최고의학책임자인 인하대병원 영상의학과 이로운 교수는 “고성능 서버나 GPU 등 장비가 부족한 의료기관과 대학에서 누구나 쉽게 코딩 없이 데이터를 이용해 빠르게 연구를 수행할 수 있는 딥파이의 장점을 이번 연구에서 확인했다”고 말했다.

딥노이드 최고의학책임자 이로운 교수(인하대병원 영상의학과)

배옥진 기자 withok@etnews.com

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