[뉴스웍스=고종관기자] 인공지능(AI)을 이용해 진폐증을 진단한 결과, 95%의 정확도를 입증했다. 이로써 판정시비로 인한 불필요한 행정력을 크게 줄일 수 있게 됐다. 

가톨릭대 서울성모병원 직업환경의학과 명준표 교수팀(최준 연구원, 강상훈 한국 IBM)연구팀은 2011년 5월부터 2017년 3월까지 진폐로 판정된 1200명의 영상을 인공지능 딥러닝을 이용해 진단한 결과, 95%의 진단 적중율을 보였다고 15일 발표했다.

연구팀은 X선촬영과 CT(컴퓨터단층촬영)를 통해 진폐가 확인된 영상을 연구군으로 하고, 검진센터에서 검사를 받은 일반인을 대조영상으로 활용해 이같은 결과를 얻었다. 특히 영상의 질적 일관성을 유지하기 위해 근로복지공단 폐질환연구소에서 제작한 한국진폐표준디지털영상(KoSDI)를 추가해 판정의 정확도를 높였다.

진폐증은 분진으로 폐가 섬유화하는 질환이다. 진폐증은 국가가 산업재해보상을 시행하고 있어 영상 판정이 매우 중요하다. 매해 약 1만 명이 심사를 신청하지만, 20%인 2000여 명만 장해판정을 받는다. 진단과정이 꼼꼼하다 보니 시간이 오래 걸리고, 의료기관의 인력낭비가 문제점으로 지적돼 왔다. 특히 판정에 불복할 경우 심사청구, 재심사, 행정소송 등 분쟁이 발생해 국가적인 손실로 이어지기도 했다.

이번에 이용한 신경망네트워크(Convolutional Neural Network, CNN)는 막대한 데이터를 기계가 학습하도록 만드는 기술로, 기존의 중앙처리장치(CPU)보다 월등한 연산 능력을 자랑한다.

명 교수는 “추가 연구를 통해 석면 피해구제 및 가습기 살균제로 인한 폐손상 등 환경성 질환 영상 판정에도 AI의 활용도를 넓혀나가겠다”고 말했다.