[뉴스웍스=문병도 기자] 박상현 대구경북과학기술원(DGIST) 로봇공학전공 교수팀이 안준홍 영남대병원 교수팀과 CT영상 내에 주요 병변들을 확인해 세균성폐렴과 코로나 환자를 자동으로 분류해줄 수 있는 딥러닝(Deep Learning) 모델을 개발했다. 

폐렴이 악화되면 의사들은 CT 영상을 통해 환자의 상태를 살핀다. 하지만 코로나19 폐렴과 세균성 폐렴을 정확히 구분하는 데는 한계가 있다. 두 폐렴의 차이가 미미하고, 3차원 영상 내의 병변들을 일일이 확인하고 분류하는 것이 어렵기 때문이다. 

박상현 교수팀은 3차원 영상 내의 병변들을 일일이 확인하지 않더라도 인공지능이 자동으로 CT 영상 내 주요 병변들을 주목하여 분류를 수행할 수 있는 모델을 새롭게 제안했다. 

박상현 교수팀은 여러 사례들을 통합적으로 고려해 최종 결정을 내리는 문제에 사용되던 다중인스턴스학습을 활용, 새로운 딥러닝 모델을 개발했다. 딥러닝 모델은 코로나19 진단에 있어 최종적으로 98.6%의 정확도를 보였다.

박상현 교수는 "팬데믹 극복에 기여할 수 있을 것으로 기대되고, 향후 관련 기술을 좀 더 개선한다면 다양한 폐렴 진단에 활용될 수 있을 것"이라고 말했다. 이번 연구 결과는 의료영상분석 관련 분야 최상위 저널인 메디컬 이미지 어낼리시스에 지난 8월 게재됐다.

한편 인공지능(AI)이란 인간의 학습능력과 추론능력, 지각능력, 자연언어의 이해능력 등을 컴퓨터 프로그램으로 실현한 기술을 말한다. 컴퓨터가 인간의 지능적인 행동을 모방할 수 있도록 한 것이다. 인간과 같이 사고하고 학습하고 판단하는 논리적인 방식을 사용하는 고급 컴퓨터 프로그램을 지칭하기도 한다.

1980년대 인간의 사고를 두뇌 작용의 산물로 보고 이 구조를 분석하고 처리하는 메커니즘을 규명하면 생각하는 기계를 만들수 있다는 '신경망 이론'으로 인공지능이 다시 주목받은뒤 1990년대 인터넷 으로 발전의 전기를 마련하게 되었다. 인터넷 검색 엔진으로 모은 방대한 데이터를 기계학습을 통해 분석하게 한뒤 스스로 학습하는 방식으로 진화되었기 때문이다.

이후 인간의 뇌를 모방한 신경망 네트워크 구조로 이뤄진 딥러닝(Deep Learning)알고리즘으로 발전하면서 종전의 한계를 뛰어넘었다. 2016년 알파고와 이세돌 기사와의 바둑대결로 인공지능의 우수성과 발전가능성이 입증됐다.