엑스레이로 코로나19 빠른 진단… 카이스트, AI기술로 정확성 높여

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입력 2020.05.25 10:39
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.

다른 병변에서는 의심되는 영역이 거의 나타나지 않았지만 코로나19의 경우 고화질로 의심이 되는 부분이 표시되는 것을 볼 수 있다. / KAIST
이 기술을 세계적으로 대유행하는 코로나19 선별 진료 체계에 도입하면 상시 신속한 진단이 가능할 뿐만 아니라 한정된 의료 자원의 효율적인 사용에 큰 도움을 줄 것으로 기대된다.

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.

(왼쪽부터) 예종철 바이오및뇌공학과 교수, 오유진 박사과정, 박상준 박사과정 / KAIST
예종철 교수는 "인공지능 알고리즘 기술을 환자의 선별 진료에 활용하면 코로나19 감염 여부를 상시 신속하게 진단할 수 있다"며 "이를 통해 가능성이 낮은 환자를 배제함으로써 한정된 의료 자원을 보다 우선순위가 높은 대상에게 효율적으로 배분할 수 있게 해줄 것ˮ이라고 말했다.

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
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