국내 연구진이 흉부 단순 방사선 촬영 영상으로 코로나19 진단의 정확성을 개선한 인공지능(AI) 기술을 개발했다.
한국과학기술원(KAIST)은 예종철 바이오및뇌공학과 교수 연구팀이 개발한 AI 기술을 사용해 코로나19 감염 여부를 진단한 결과, 영상 판독 전문가의 69%보다 17%가 향상된 86% 이상의 우수한 정확성을 보였다고 25일 밝혔다.
코로나19 진단검사에는 보통 역전사 중합 효소 연쇄 반응(RT-PCR)을 이용한 장비가 사용된다. 해당 검사의 정확성은 90% 이상으로 알려져 있으나, 검사 결과가 나오기까지는 많은 시간이 걸리며 비용이 많이 든다는 단점이 있다.
세계 각국에서 확진자 수가 급증함에 따라 비용이 적게 들어가고 검사방법이 용이한 흉부 단순 방사선 촬영(CXR) 검사를 활용하자는 요구가 증가하고 있다. 하지만 CXR 검사는 코로나19에는 정확성이 떨어진다는 한계가 있다.
예종철 교수 연구팀은 자체 개발한 전처리와 국소 패치 기반 방식을 통해 정확성을 높였다. 적은 데이터 세트에서 발생할 수 있는 영상 간 이질성을 일관된 전처리 과정으로 정규화한 뒤, 국소 패치 기반 방식으로 하나의 영상에서 다양한 패치 영상들을 얻어냄으로써 이미지의 다양성을 확보했다.
또 국소 패치 기반 방식의 장점을 활용한 새로운 AI 기술인 ‘확률적 특징 지도 시각화’ 방식을 활용해 CXR 영상에서 코로나19 진단에 중요한 부분을 고화질로 강조해주는 특징 지도를 만들고 이 지도가 진단 영상학적 특징과 일치하는 것을 확인했다.
오유진 박사과정과 박상준 박사과정이 공동 1저자로 참여한 이 연구 결과는 국제 학술지 아이트리플이 트랜잭션 온 메디컬 이미징의 `영상기반 코로나19 진단 인공지능기술' 특집호 5월 8일자 온라인판에 게재됐다.
장미 기자 meme@chosunbiz.com