내시경이미지만 있으면 인공지능으로 귀질환을 진단할 수 있게 됐다.
연세대의대 핵의학교실 박해정, 이비인후과학교실 최재영 교수, 차동철 네이버 헬스케어연구소 의료혁신센터장 연구팀은 딥러닝 기술을 이용해 내시경 이미지로 귀 질환을 진단하는 인공지능(AI)를 개발했다고 국제학술지 JMIR 의료정보학(JMIR Medical Informatics)에 발표했다.
인공지능에 활용된 기술은 딥러닝 기술의 하나인 콘볼루션 신경망으로 2차원 데이터 분석에 적합한 구조를 가져 이미지 분류 학습에 사용된다.
여기에는 세브란스병원 이비인후과 진료환자 귀 내시경이미지 2만 3천여개가 이용됐다. 질병 이미지가 적어 진단 정확도가 감소하는 문제를 해소하기 위해 손실 함수기법이 사용됐다.
진단 정확도를 확인하기 위해 내시경이미지를 상고실함몰, 삼출성중이염, 급성중이염, 종양, 고막천공 등 5개 질환으로 나눈 다음 각 300장을 2회에 걸쳐 테스트했다. 동시에 의사와 동일하게 진단하는지 알아보는 재현율(1에 가까울수록 높음)도 검증했다.
첫번째 검사에서 정상 이미지와 앞서 5개 질환을 비교한 결과, AI와 의사의 진단정확도는 비슷했으며(77% 대 71%) 다른 분야 전문의(46%) 보다 높았다. 재현율은 각각 0.83, 0.6, 0.24였다.
두 번째 검사에서는 발생률높은 질병의 사진을 많이 배치하는 등 질병 발생률에 따라 사진 양을 조절했다. 그 결과, 진단 정확도는 각각 82%, 73%, 44%였다. 재현율은 0.8, 0.54, 0.23였다.
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