정확성 향상된 '코로나19' 영상 AI 진단 기술 개발

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

KAIST(총장 신성철) 연구진이 ‘코로나19’ 진단의 정확성을 획기적으로 개선한 인공지능(AI) 기술을 개발, 향후 확진자 검사의 활용성을 높일 것으로 추정된다.

KAIST는 바이오및뇌공학과 예종철 교수 연구팀이 흉부 단순 방사선 촬영 영상으로 코로나19 진단의 정확성을 획기적으로 개선한 인공지능(AI) 기술을 개발했다고 25일(월) 밝혔다.

예 교수 연구팀이 개발한 인공지능 기술을 사용해 코로나19 감염 여부를 진단한 결과, 영상 판독 전문가의 69%보다 17%가 향상된 86%이상의 우수한 정확성을 보였다고 KAIST 관계자는 설명했다.

이 기술을 팬더믹 상태인 코로나19 선별 진료(Triage)체계에 도입하면 상시 신속한 진단이 가능할 뿐만 아니라 한정된 의료 자원의 효율적인 사용에 큰 도움을 줄 것으로 기대된다.

예종철 교수는 “이 진단기법은 결핵이나 박테리아성 폐렴 등을 먼저 걸러내 주기 때문에 코로나19 검사 장비나 의료기술이 부족한 나라의 경우 이 진단기법을 이용할 경우 의료배분 등에서 훨씬 효율적일 것.”이라고 강조했다.

코로나19 음성 판정자를 먼저 걸러내줌에 따라 많은 검사비용을 줄일 수 있을뿐 아니라 이에 따라 의료기술이나 장비가 부족한 나라에서 효율적으로 활용 가능하다는 것이다.

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 字 온라인판에 게재됐다.

현재 코로나19 진단검사에는 통상 역전사 중합 효소 연쇄 반응(RT-PCR, Reverse Transcription Polymerase Chain Reaction)을 이용한 장비가 사용되나 검사 결과가 나오기까지는 많은 시간이 걸리며 모든 환자에게 시행하기에 비용이 많이 든다는 단점이 있다.

컴퓨터 단층촬영(CT, Computed Tomography)을 이용한 검사도 비교적 높은 정확성을 보이지만 일반적인 X선 단순촬영 검사에 비해 많은 시간이 소요되고 바이러스에 의한 장비의 오염 가능성 때문에 선별 진료에 사용되기 어렵다.

흉부 단순 방사선 촬영(CXR, Chest X-ray)은 여러 폐 질환에서 표준 선별 검사로 활용되고 있지만 코로나19에는 RT-PCR와 CT 검사에 비해 정확성이 현저하게 떨어진다.

그러나, 최근 팬데믹으로 세계 각국에서 확진자 수가 급증함에 따라 비용이 적게 들어가고 검사방법이 용이한 CXR 검사를 정확성을 높여 활용하자는 요구가 증가하고 있다.

그동안 심층 학습(Deep Learning) 기법을 적용해 CXR 영상을 통해 코로나19를 진단하는 여러 연구사례가 보고되고 있지만 진단 정확성을 높이기 위해서는 많은 양의 데이터 확보가 필수적이며 현재와 같은 비상 상황에서는 일관되게 정제된 대량의 데이터를 수집하기가 극히 어렵다.

예종철 교수는 "인공지능 알고리즘 기술을 환자의 선별 진료에 활용하면 코로나19 감염 여부를 상시 신속하게 진단할 수 있고 이를 통해 가능성이 낮은 환자를 배제함으로써 한정된 의료 자원을 보다 우선순위가 높은 대상에게 효율적으로 배분할 수 있게 해줄 것ˮ 이라고 말했다.

한편, 이 연구는 한국연구재단 중견연구자지원사업의 지원을 받아 수행됐다.