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흉부 방사선 영상 보고 코로나19 신속 진단하는 AI 기술 나왔다

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흉부 방사선 영상 보고 코로나19 신속 진단하는 AI 기술 나왔다

2020.05.25 13:58
코로나19 진단 알고리즘을 통해 얻은 코로나19 확률 분포 특징 지도의 예. 다른 병변에서는 의심되는 영역이 거의 나타나지 않았으나 코로나19의 경우 고화질로 의심이 되는 부분이 표시되는 것을 볼 수 있다. KAIST 제공.
코로나19 진단 알고리즘을 통해 얻은 코로나19 확률 분포 특징 지도의 예. 다른 병변에서는 의심되는 영역이 거의 나타나지 않았으나 코로나19의 경우 고화질로 의심이 되는 부분이 표시되는 것을 볼 수 있다. KAIST 제공.

흉부 방사선 촬영 영상으로 신종 코로나바이러스감염증(COVID-19·코로나19) 진단의 정확성을 개선한 인공지능(AI) 기술이 개발됐다. 

 

KAIST는 예종철 바이오및뇌공학과 교수 연구팀이 흉부 방사선 영상으로 보다 정확하게 코로나19를 진단할 수 있는 AI 기술을 개발했다고 25일 밝혔다. 연구결과는 국제 학술지 ‘IEEE 트랜잭션 온 메디컬 이미징’의 5월 8일자 ‘영상 기반 코로나19 진단 인공지능기술’ 특집호 온라인판에 게재됐다. 

 

예종철 교수 연구팀이 개발한 AI 감염 여부를 진단한 결과 정확도는 86% 이상인 것으로 분석됐다. 영상 판독 전문가의 진단 정확도는 69%로, 정확도를 17% 높인 것이다. 

 

연구팀은 이번에 개발한 기술을 코로나19 선별 진료체계에 도입하면 상시 신속한 진단이 가능해 한정된 의료 자원의 효율적인 활용에 도움을 줄 것으로 기대했다. 

 

코로나19 진단에는 통상 중합효소연쇄반응(RT-PCR)을 활용한 장비가 활용된다. RT-PCR의 정확도는 90% 이상이지만 검사 결과가 나오기까지 많은 시간이 소요되는 게 단점이다. 

 

컴퓨터 단층촬영(CT)을 이용한 코로나19 검사도 비교적 정확도가 높지만 일반 X선 촬영에 비해 시간이 많이 소요되고 바이러스에 의한 장비 오염 가능성 때문에 선별 진료에 사용하기 어렵다. 

 

흉부 방사선 촬영은 여러 폐 질환에서 표준 선별 검사로 활용되고 있지만 RT-PCR과 CT에 비해 정확도가 떨어진다. 그동안 인공지능 딥러닝 기술을 적용해 흉부 방사선 촬영 영상으로 코로나19를 진단하려는 시도가 이어졌지만 정확도를 높이기 위한 데이터 확보가 어려웠다. 

 

예종철 교수 연구팀은 자체 개발한 전처리 기술과 국소 패치 기반 방식을 활용해 이같은 문제점을 해결했다. 인공지능 학습에 필요한 데이터 양이 적은 상황에서 발생할 수 있는 영상 간 이질성을 일관된 전처리 과정으로 해소하고 국소 패치 기반 방식으로 하나의 영상에서 다양한 패치 영상을 얻어내 이미지의 다양성을 확보했다. 

 

연구팀은 또 국소 패치 기반 방식의 장점을 활용한 새로운 AI 기술인 ‘확률적 특징 지도 시각화’ 방식을 활용해 코로나19 진단에 중요한 부분을 고화질로 강조해주는 특징 지도를 만들었다. 이 지도가 진단 영상학적 특징과 일치한다는 사실도 확인했다. 

 

예 교수는 “AI 알고리즘 기술을 환자의 선별 진료에 활용하면 코로나19 감염 여부를 상시 신속하게 진단할 수 있다”며 “이를 통해 감염 가능성이 낮은 환자를 배제, 한정된 의료자원을 보다 우선순위가 높은 대상에게 효율적으로 배분하는 데 도움을 줄 것”이라고 말했다. 
 

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