인공지능(AI) '딥러닝'(Deep Learning)으로 작업성 폐 질환인 진폐증을 진단할 수 있다는 연구결과가 나왔다.
진단의 정확도가 95%에 달해 향후 진폐증 판정의 진단을 보조하는 데 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
가톨릭대학교 서울성모병원 직업환경의학과 명준표 교수와 강상훈(한국 IBM), 최준(가톨릭의대 직업환경의학교실 연구원) 연구팀은 서울성모병원에서 2011년 5월부터 2017년 3월까지 진폐로 검증되거나 기존 진폐 판정자 1천200명의 영상을 활용한 딥러닝 연구결과 이런 사실을 확인했다고 15일 밝혔다.
연구결과는 지난해 11월 열린 제59차 대한직업환경의학회 가을학술대회에 발표됐다.
연구팀은 단순흉부방사선 영상과 컴퓨터단층촬영 결과 모두 진폐가 확인된 영상을 연구군으로, 서울성모병원 검진센터에서 검진을 수행한 60세 이상 일반 수검자들의 영상을 대조군으로 비교·분석했다. 영상을 분석하는 데에는 막대한 데이터를 기계가 학습하도록 만드는 합성곱 신경망네트워크(Convolutional Neural Network 이하 CNN) 방법이 활용됐다.
그 결과, 서울성모병원 영상에 근로복지공단 폐질환연구소에서 제작해 보급한 한국진폐표준디지털영상(KoSDI)를 추가해 검정한 인공지능 딥러닝의 진폐증 진단 정확도는 95%에 달했다.
연구팀은 이번 연구결과를 통해 향후 인공지능 딥러닝이 진폐증 진단에서의 전문의를 보조하는 역할로 활용될 것으로 기대하고 있다.
명 교수는 "추가연구를 통해 석면피해구제 및 가습기 살균제로 인한 폐 손상 등의 환경성 질환 영상판정에도 진단보조 프로그램의 역할이 확대될 수 있을 것"이라며 "증가추세인 환경성 질환 예측 등에도 인공지능을 적용해 다양한 활용 모델을 개발하겠다"고 말했다.
진폐증은 직업 및 환경적 분진으로 폐의 섬유화 반응이 일어난 병변이다. 특히 진폐는 근로복지공단에서 분진 노출 및 영상판정을 통해 국가가 산업재해보상을 시행하고 있어, 영상판정이 매우 중요하다.
[저작권자 ⓒ연합뉴스 무단 전재-재배포 금지]
진단의 정확도가 95%에 달해 향후 진폐증 판정의 진단을 보조하는 데 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
가톨릭대학교 서울성모병원 직업환경의학과 명준표 교수와 강상훈(한국 IBM), 최준(가톨릭의대 직업환경의학교실 연구원) 연구팀은 서울성모병원에서 2011년 5월부터 2017년 3월까지 진폐로 검증되거나 기존 진폐 판정자 1천200명의 영상을 활용한 딥러닝 연구결과 이런 사실을 확인했다고 15일 밝혔다.
연구결과는 지난해 11월 열린 제59차 대한직업환경의학회 가을학술대회에 발표됐다.
연구팀은 단순흉부방사선 영상과 컴퓨터단층촬영 결과 모두 진폐가 확인된 영상을 연구군으로, 서울성모병원 검진센터에서 검진을 수행한 60세 이상 일반 수검자들의 영상을 대조군으로 비교·분석했다. 영상을 분석하는 데에는 막대한 데이터를 기계가 학습하도록 만드는 합성곱 신경망네트워크(Convolutional Neural Network 이하 CNN) 방법이 활용됐다.
그 결과, 서울성모병원 영상에 근로복지공단 폐질환연구소에서 제작해 보급한 한국진폐표준디지털영상(KoSDI)를 추가해 검정한 인공지능 딥러닝의 진폐증 진단 정확도는 95%에 달했다.
연구팀은 이번 연구결과를 통해 향후 인공지능 딥러닝이 진폐증 진단에서의 전문의를 보조하는 역할로 활용될 것으로 기대하고 있다.
명 교수는 "추가연구를 통해 석면피해구제 및 가습기 살균제로 인한 폐 손상 등의 환경성 질환 영상판정에도 진단보조 프로그램의 역할이 확대될 수 있을 것"이라며 "증가추세인 환경성 질환 예측 등에도 인공지능을 적용해 다양한 활용 모델을 개발하겠다"고 말했다.
진폐증은 직업 및 환경적 분진으로 폐의 섬유화 반응이 일어난 병변이다. 특히 진폐는 근로복지공단에서 분진 노출 및 영상판정을 통해 국가가 산업재해보상을 시행하고 있어, 영상판정이 매우 중요하다.
[저작권자 ⓒ연합뉴스 무단 전재-재배포 금지]
