▲ 정상인, 일반 폐렴환자, 코로나19 폐렴환자의 딥러닝 기반 구분 결정지도의 예
[아이팜뉴스] 고대안산병원은 원내 정밀의료사업단 이기선(의과학 연구센터 겸임교수, 치과), 최원석(감염내과), 이기열(영상의학과) 교수 연구팀이 흉부엑스레이에 딥러닝기반 분석기술을 적용, 코로나19 여부를 진단하는 알고리즘을 자체 개발했다고 12일 밝혔다.
연구팀이 개발한 알고리즘은 흉부엑스레이 영상을 대상으로 정상인과 단순 폐렴환자, 코로나19가 원인인 폐렴환자 3가지를 구분하는 딥러닝 알고리즘 모델이다.
코로나19와 단순 폐렴을 구분하여 호흡기 환자의 원인 분석에 있어 유용성을 높이고(분류 정확도 95%), 단순 폐렴과 코로나19를 구분하는 분류 결정부위를 표시하고 설명 가능한 딥러닝(Explanable deep learning) 기술을 접목하였다.
이 연구는 이기선 교수를 비롯하여, 의과학 연구센터의 김재영 연구교수, 전은태 연구원, 감염내과 최원석 교수, 영상의학과 이기열 교수 등 다학제간 연구를 통해 이룬 성과로, 연구결과는 JCR HEALTH CARE SCIENCES 분야 상위랭킹 10% 저널인 JOURNAL OF PERSONALIZED MEDICINE에 게재되었다.
인공지능 프로그램 개발자겸 책임저자인 이기선 교수는 “본 연구는 분류 오류가 발생할 수 있는 원인 및 딥러닝 학습의 정확도를 높이기 위한 기초 연구 자료를 공개하고 있어, 해당 분야의 연구를 시작하거나, 진행 중인 다른 연구원들에게 도움이 될 수 있기를 기대한다.”고 밝혔다.
이기선 교수는 치과 전문의이자 삼성SDS출신의 소프트웨어 개발자로 올해 초 딥러닝 기반의 치과용 엑스레이를 이용한 골다공증 사전진단 알고리즘을 개발한 이력이 있는 의과학자이다.
이 교수는 “본 알고리즘을 추가적으로 개선하여 의료자원이 부족하거나 영상의학전문의가 부족한 국가나 의료기관과의 협업을 통하여 가시적인 성과를 도출할 수 있도록 실용화를 위해 노력 중에 있다.”고 밝혔다.
한편 이번 연구는 고대안산병원과 한국연구재단 과학기술분야 기초연구사업의 지원을 받아 이뤄 졌다.
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