소장의 캡슐내시경 영상을 98% 정확하게 판독하는 인공지능(AI)이 개발됐다.
가톨릭대 여의도성모병원 이한희 교수 연구팀(서올성모병원 소화기내과 이보인 교수, 포항공대 산업인공지능연구소 이승철 교수)은 영상판독 딥러닝 알고리즘을 개발해 판독 정확도를 높일 수 있다고 국제학술지 '소화내시경'(다이제스티브 엔도스코피(Digestive Endoscopy)에 발표했다.
캡슐내시경은 알약 모양의 캡슐을 입으로 삼켜 식도, 위장, 소장 등의 상태를 영상으로 촬영해 소화기질환 진단에 이용하는 기기다. 일반 내시경이 접근하기 어려운 소장을 관찰할 수 있는 등 다양한 질환에 활용되는 혁신적인 기술로 평가된다.
초당 수십 장의 정지 영상을 촬영, 8~12 시간 동안의 소화관 촬영으로 약 5만장 이상의 정지 영상이 생성된다. 영상수가 매우 많아 판독에 1~2시간이 걸리는데다 또한 병변이 작거나 찍힌 영상 숫자가 적을 경우 진단 정확도가 낮아진다.
교수팀은 소장 캡슐내시경 영상 7,558장을 이용해 의사와 AI의 출혈성 및 궤양성 병변의 판독률을 비교했다.인공지능의 딥러닝 기법에는 컨벌루션 신경망(Convolutional Neural Networks, CNN) 알고리즘을 이용했다.
출혈 및 궤양 병변을 개별적으로 학습시키는 합성모델(combined model)과 전체 영상을 정상 여부만 나눠 학습시키는 이분형모델(binary model)의 두 가지 방법을 만들었다.
비교 결과, 양쪽 방법 모두 96%이상의 높은 정확도를 보였다. 합성모델은 이분형모델에 비해 시각화가 우수하고 병변을 더 잘 발견하는 것으로 나타났다.
이 교수는 "인공지능을 통해 개별 병변의 특성을 판단하고 시각화된 병변의 위치를 확인함으로써 판독된 영상의 2차 검증이 가능할 것"이라고 기대감을 나타냈다.