한국과학기술원(KAIST)은 예종철 바이오 및 뇌공학과 교수 연구팀이 흉부 X선 영상으로 신종 코로나바이러스 감염증(코로나19) 감염 여부를 전문가보다 더 정확하게 진단하는 지능(AI)기술을 개발했다.

흉부 X선 촬영은 저렴하고 검사가 용이하지만, 실시간 유전자 증폭 검사(RT-PCR)와 컴퓨터단층촬영(CT)보다 코로나19 진단 정확성이 떨어진다.

▲ 코로나19 확률 분포 특징 지도.다른 병변에서는 의심되는 영역이 거의 나타나지 않았으나 코로나19의 경우 고화질로 의심이 되는 부분이 표시되는 것을 볼 수 있다.

영상 판독 전문가가 코로나19 환자의 흉부 X선 촬영 영상을 보고 코로나19 환자로 정확히 판독하는 비율은 69%로 알려졌다.

연구팀이 개발한 알고리즘은 전문가보다 정확성이 17%포인트 높은 86%로 코로나19를 진단했다.

최근 딥러닝 기법을 통해 흉부 X선으로 코로나19를 진단하는 국내외 연구가 활발하지만 진단 정확성을 높이려면 많은 양의 데이터를 확보해야 한다는 한계가 있었다.

연구팀은 자체 개발한 전처리, 국소 패치 기반 방식을 이용해 적은 양의 데이터로도 코로나19 진단 정확성을 높이는 기술을 개발했다.

특히 AI가 코로나19 병변으로 판단한 부분을 시각화해 영상지도로 보여준다.

이 기술을 활용하면 신속한 코로나19 진단이 가능하고, 한정된 의료자원을 효율적으로 사용할 수 있을 것으로 KAIST는 내다봤다.

오유진 박사과정생과 박상준 박사과정생이 공동 1저자로 참여한 이번 연구 결과를 담은 논문은 지난 8일 국제전기전자공학회(IEEE)가 발행하는 의료영상분야 국제학술지(IEEE transactions on medical imaging)의 '영상기반 코로나19 진단 인공지능기술' 특집호 온라인판에 실렸다.

윤승훈 기자  press@jeonpa.co.kr

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