피부질환 병변은 겉으로 보기에 매우 다양한 양상을 보이는데, 기존에 개발된 피부질환 진단AI는 피부종양의 악성 여부 파악 등 단순 이분 분류에만 그쳐 실제 상황에 적용하기 어려웠다.

 전남대 박일우 교수(영상의학교실) 연구팀은 합성곱신경망(Convolutional Neural Network)이라는 딥러닝 알고리즘을 이용하여 22만장이 넘는 아시아인 및 서양인의 피부병변 사진을 학습시켰다. 개발된 인공지능 모델은 피부과 레지던트 수준으로 피부암을 정확하게 진단하고, 항생제 처방 같은 일차적 치료 방법을 제시했을 뿐만 아니라 134개의 피부질환을 분류하는데 성공했다.

 피부암 진단 성능 테스트를 위해 피부과 전문의 21명, 레지던트 26명이 3,501개의 사진을 진단한 결과, 단독으로 진단했을 때 보다 AI의 도움을 받아 진단했을 때의 전문의 및 레지던트의 진단 민감도 및 특이도가 유의미하게 높아졌다. 또한 비의료인 23명을 대상으로 한 피부암 구별 테스트에서도 민감도가 두배 가까이 크게 상승했다.

 AI 단독, 의사 단독, AI 보조 받은 의사 중 AI의 보조를 받은 의사가 피부암 진단, 치료 방법 제시 및 134개 질환 감별 모두에서 가장 진단 능력이 높은 것으로 드러났다. 의료진이 AI의 조력을 받는 것이 피부질환을 진단하는 데 있어 가장 효율적이라는 의미다.

 박일우 교수는 “의료에서 AI가 의사를 대체하는 것이 아닌 상호 보완적인 역할을 할 수 있고, AI가 의료진의 진단 능력을 향상시켜주는 조력자 역할이 가능함을 보여주었다”라고 말했다.

개발된 프로그램을 기반으로 연구자들이 테스트해 보고 의견을 교환할 수 있도록 PC 및 스마트폰에서 사용 가능한 베타버전이 modelderm.com 에 공개됐다.

 전남대 박일우 공동 제1저자를 비롯해 분당서울대병원 나정임 교수, 아이피부과 한승석 원장, 아산병원 장성은 교수의 공동연구로 진행된 이번 연구는 국제피부연구학회지 온라인판 최신호에 게재되었고 Yahoo News 등 해외 미디어에도 소개되었다.

*논문원제: Augmented Intelligence Dermatology: Deep Neural Networks Empower Medical Professionals in Diagnosing Skin Cancer and Predicting Treatment Options for 134 Skin Disorders

*문의: ipark@jnu.ac.kr