“직업성 폐질환 ‘진폐증’, 인공지능으로 정확히 진단한다”
“직업성 폐질환 ‘진폐증’, 인공지능으로 정확히 진단한다”
  • 유대형 기자 (ubig23@k-health.com)
  • 승인 2018.01.15 10:14
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서울성모병원 명준표 교수연구팀, 인공지능 통한 진폐증 진단정확도 95% 발표
서울성모병원 연구팀은 그동안 판정이 어려웠던 진폐증을 인공지능 딥러닝을 활용해 정확히 진단할 수 있다고 발표했다. 이를 통해 그동안 장해판정을 받기 어려웠던 진폐증진단이 한층 수월해질 것으로 보인다.

컴퓨터가 사람처럼 생각하고 배울 수 있는 인공지능 ‘딥러닝’으로 직업성 폐질환 ‘진폐증’을 정확히 진단한다는 연구결과가 발표됐다.

가톨릭대 서울성모병원 직업환경의학과 명준표 교수와 강상훈, 최준 연구팀이 서울성모병원에서 2011년 5월~2017년 3월 진폐로 검증되거나 기존 진폐판정자 1200명의 영상을 활용한 딥러닝 연구결과 95%의 진폐증 진단정확도를 얻었다.

이같은 결과를 연구팀은 2017년 11월 열린 제 59차 대한직업환경의학회 가을학술대회에서 발표했다. 이는 향후 영상의학과 전문의들이 진폐증판정 시 진단보조에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

연구팀은 단순흉부방사선 영상과 컴퓨터단층촬영 결과 모두 진폐가 확인된 영상을 연구군으로 서울성모병원 검진센터에서 검진받은 60세 이상 일반 수검자들의 영상을 대조군으로 활용했다. 특히 영상의 질적일관성을 유지하기 위해 근로복지공단 폐질환연구소에서 제작·보급한 한국진폐표준디지털영상(KoSDI)를 추가해 진폐영상판정 시 정확도를 높였다.

획득한 영상을 ‘합성곱 신경망네트워크(Convolutional Neural Network 이하 CNN)’로 특성을 추출했다. CNN은 막대한 데이터를 기계가 학습하도록 만드는 기술로 뛰어난 연산능력을 자랑하는 그래픽처리장치(GPU) 하드웨어가 등장하면서 구현이 가능해졌다.

엔비디아(NVIDIA)사의 테슬라 P100 8기를 병렬연결, GPU기반 가속연산을 활용해 판정보조 시스템 훈련을 수행했다. 서울성모병원 영상을 활용한 훈련 시 진폐여부분류는 96%의 정확도를 보였고 검정(validation set)시 93% 정확도를 보였다. 최종 KoSDI영상을 추가한 분석에서는 검정시 95% 정확도를 보였다.

서울성모병원 직업환경의학과 명준표 교수는 “추가연구를 통해 축적된 석면피해구제 및 가습기살균제로 인한 폐손상 등 환경성 질환영상판정에도 진단보조 프로그램 역할을 확대하겠다”고 말했다.

진폐증은 분진 때문에 폐섬유화반응이 일어난 병변으로 직업·환경적 분진노출의 주요결과다. 특히 진폐는 근로복지공단에서 분진노출·영상판정을 통해 국가가 산업재해보상을 시행하고 있어 영상판정이 매우 중요하다. 매해 약 1만명이 심사를 신청하지만 2천명만 실제 장해판정을 받는 실정이다.

진폐증이 아닌 환자도 세세히 심사를 하다보니 기간도 오래 걸리고 불필요한 의료기관의 인력낭비도 심한 상황이다. 또 임기가 3년인 진폐 심사위원의 변경주기에 따른 영상판정의 변화로 인해 심사청구, 재심사청구, 행정소송 등의 분쟁이 발생해 국가손실이 커 정확하고 일관성 있는 심사기준도 절실하다.

따라서 진폐증 진단영역에서 전문의진단을 보조할 인공지능 딥러닝 개발이 필요했다. 이를 위해 진폐증환자의 빅데이터를 분석한 임상자료를 통해 기술이 개발돼야했다. 하지만 진폐증은 근로복지공단 산하 병원과 일부 진폐진료병원에서만 진료하기 때문에 의료정보접근이 제한돼 연구가 힘든 상황이었다.

연구팀은 진폐증 판정과 진단에 필요한 인공지능 딥러닝을 개발·평가해 질환 판정에 보조적인 방법으로 활용될 수 있도록 한국연구재단 국가 R&D 신진연구과제의 지원을 받아 연구를 진행했다. 기술자문 역할로 고려대학교 산업경영공학부 융합데이터분석연구실 한성원 교수가 딥러닝모델 구성 시 참여한 의학-공학 영역간의 융복합 연구결과로 향후 산업발전에도 이바지할 것으로 보인다.

서울성모병원 작업환경의학과 명준표 교수는 “추가연구를 통해 서울성모병원 진료시 축적된 석면피해구제 및 가습기살균제로 인한 폐손상 등의 환경성 질환영상판정에도 진단보조 프로그램의 역할을 확대하겠다”며 “점차 증가추세인 환경성 질환예측에도 인공지능을 적용해 다양한 활용모델을 개발하겠다”고 강조했다. 


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