[헬스코리아뉴스 / 박수현 기자] AI의 학습 능력 중 하나인 딥러닝 알고리즘을 이용하면 단순 촬영 검사만으로도 축농증을 정확히 진단을 할 수 있다는 연구결과가 나왔다.
분당서울대병원 영상의학과 선우준, 이경준 교수 연구팀은 딥러닝 알고리즘을 이용한 상악동 부비동염(축농증) 진단의 정확도가 숙련된 영상의학과 의사가 진단했을 때와 동등한 수준을 보였다고 최근 밝혔다.
연구팀은 2003~2017년 분당서울대병원에서 부비동염이 의심돼 시행한 단순촬영검사 결과 9000건을 영상 소견에 따라 정상 혹은 상악동 부비동염으로 분류하고, 해당 데이터를 학습용 데이터(8000건)와 검증용 데이터(1000건)로 나눠 딥러닝 알고리즘 개발에 활용했다.
개발된 알고리즘을 더 정확히 검증하기 위해 함께 촬영한 CT 검사의 소견에 따라 정답을 매긴 두 개의 시험용 데이터셋을 따로 만들었고, 이를 토대로 숙련된 영상의학과 의사 5명의 진단과 정확도를 비교했다.
연구 결과, 딥러닝 알고리즘의 성능은 모든 시험용 데이터셋에서 영상의학과 의사와 동등한 수준의 진단 정확도를 보였다. 더 정확한 검증을 위해 분당서울대병원의 영상데이터를 이용해 학습한 딥러닝 알고리즘을 외부 병원(서울대병원 본원)의 영상데이터에 적용했을 때에도 진단 정확도가 유지됐다.
선우준 교수는 “이번 연구를 통해 딥러닝 알고리즘을 이용하면 단순 촬영 검사에서도 정확하게 부비동염을 진단할 수 있다는 것을 증명했다”며 “단순 촬영 검사는 CT 검사와 비교해 발생하는 방사선량이 20분의 1에 불과하므로 환자의 방사선 노출도를 최소화하는 데 기여할 수 있을 것”이라고 말했다.
그는 “본 알고리즘을 실제로 일차검사 및 추적검사에 활용했을 때 효용성을 확인하기 위해서는 향후 임상시험이 필요하다”며 “알고리즘의 정확도를 높이고 상악동 이외의 전두동, 사골동, 접형동 등 다른 부비동염의 진단에서도 이 알고리즘을 활용할 수 있도록 2가지 이상의 각도에서 촬영한 단순 촬영 검사를 이용하는 후속 연구를 계획하고 있다”고 덧붙였다.
이번 연구 결과는 국제학술지 ‘Investigative Radiology’ 최신호에 게재됐다.
한편 부비동염을 일차적으로 스크리닝하는 데 가장 많이 이용되는 방법은 X선을 이용한 단순촬영검사다. CT 검사보다 방사선량이 적은 것이 장점이지만 진단의 정확도가 70~80% 수준으로 그리 높지 않다. 이 때문에 정밀진단이 필요하거나 수술을 계획하는 경우에는 정확도가 높은 CT 검사를 시행하는 것이 원칙이다.
