코로나19 흉부 엑스레이 진단 시대 열리나… KAIST 연구진 AI로 정확도 높여

예종철 교수팀, 영상판독전문가보다 정확도 높인 진단 기술 개발
코로나19 선별 진료 활용 땐 신속하고 효율적 의료자원 배분 기대

제안하는 코로나19 진단 알고리즘을 통해 얻은 코로나19 확률 분포 특징 지도의 예. KAIST 제공

국내 연구진이 흉부 엑스레이(X-RAY) 촬영 영상으로 신종 코로나바이러스 감염증(코로나19)을 보다 정확히 진단할 수 있는 기술을 개발했다. 인공지능을 통한 흉부 영상 분석 진단이 상용화될 땐 빠른 진단은 물론 감염 가능성이 낮은 환자를 배제해 한정된 의료 자원을 효율적으로 배분할 수 있을 것으로 기대된다.

25일 KAIST에 따르면 바이오및뇌공학과 예종철 교수 연구팀은 흉부 단순 방사선 촬영 영상으로 코로나19 진단의 정확성을 획기적으로 개선한 인공지능(AI) 기술을 개발했다. 연구팀이 개발한 AI 기술을 사용해 코로나19 감염 여부를 진단한 결과 영상 판독 전문가의 69%보다 17%가 향상된 86% 이상의 우수한 정확성을 자랑한다.

(왼쪽부터) 예종철 교수, 오유진 박사과정, 박상준 박사과정

오유진 박사과정과 박상준 박사과정이 공동 1저자로 참여한 이 연구 결과는 국제 학술지 '아이트리플이 트랜잭션 온 메디컬 이미징'(IEEE transactions on medical imaging)의 '영상기반 코로나19 진단 인공지능기술' 특집호 5월 8일 자 온라인판에 게재됐다.

흉부 단순 방사선 촬영(CXR)은 여러 폐 질환에서 표준 선별 검사로 활용되고 있지만 코로나19 진단에는 가장 많이 사용되는 RT-PCR 방식이나 CT 검사에 비해 정확성이 현저하게 떨어지는 문제가 있었다. 그러나 검사 비용이 적게 들어가고 검사방법이 용이한 CXR 검사를 정확성을 높여 활용하자는 요구가 증가하고 있다.

예 교수 연구팀은 국소 패치 기반 방식으로 하나의 영상에서 다양한 패치 영상들을 얻어내 이미지의 다양성을 확보했다. 또 국소 패치 기반 방식의 장점을 활용한 새로운 인공지능 기술인 '확률적 특징 지도 시각화' 방식을 활용해 CXR 영상에서 코로나19 진단에 중요한 부분을 고화질로 강조하는 특징 지도를 만들고 이 지도가 진단 영상학적 특징과 일치하는 것을 확인했다.

예종철 교수는 "AI 알고리즘으로 코로나19를 진단할 대상자를 일차적으로 걸러내 필요한 사람만 PCR 검사를 받을 수 있도록 해 한정된 의료 자원을 효율적으로 사용하는 데 도움이 될 수 있을 것"이라고 말했다.

다만 흉부 영상으로 코로나19를 진단하는 이 기술이 의료 현장에서 상용화되기까지는 시간이 걸릴 것으로 보인다.

예 교수는 "학교에서 만든 기술이기 때문에 당장 상용화되기 위해선 식약처 승인 등 거쳐야 할 단계가 많다"며 "적은 데이터를 갖고 가능성을 보여준 연구 결과로 앞으로 더 많은 데이터를 수집해 정확도를 높일 수 있을 것"이라고 설명했다.

한편, KAIST는 산업발전에 필요한 과학기술 분야에 이론과 응용력을 갖춘 고급과학기술인재를 양성하고 중·장기 연구개발과 기초·응용연구를 비롯해 다른 연구기관·산업계 등에 대한 연구지원을 하는 이공계 연구중심대학이다. 1971년 KAIS(한국과학원)으로 서울 홍릉 일대 설립됐다 1989년 KIST(한국과학기술연구원)와 분리 후 대전 대덕캠퍼스로 이전했다. 임효인 기자

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