분당서울대병원(원장 전상훈)은 선우준, 이경준 영상의학과 교수팀이 딥러닝 알고리즘으로 상악동 부비동염(축농증) 진단을 했을 때 숙련된 의료진과 동등한 수준 정확도를 보였다고 13일 밝혔다.
부비동염은 코 주위 빈 공간인 부비동 입구가 막혀 분비물 배설이 원활치 못해 염증이 생기고 농이 고인다. 진단 방법은 X선을 이용한 단순촬영 검사이다. CT검사에 비해 방사선량이 적지만 진단 정확도가 70~80% 수준이다.
연구팀은 2003~2017년 분당서울대병원에서 부비동염이 의심돼 단순촬영 검사한 9000건 영상 소견을 정상 혹은 상악동 부비동염으로 분류했다. 이 데이터를 학습용 데이터 8000건, 검증용 데이터 1000건으로 나눠 딥러닝 알고리즘을 개발했다. CT검사 소견에 따라 정답을 매긴 두 개 시험용 데이터셋을 만들었다. 이를 토대로 숙련된 영상의학과 의사 5명과 진단 정확도를 비교했다.
딥러닝 알고리즘 정확도는 모든 시험용 데이터셋에서 영상의학과 의사와 동등한 수준 진단 정확도를 보였다. 정확한 검증을 위해 분당서울대병원 영상데이터를 이용해 학습한 딥러닝 알고리즘을 서울대병원 영상 데이터에 적용했을 때도 진단 정확도가 유지됐다.
선우준 교수는 “이번 연구로 딥러닝 알고리즘을 이용하면 단순촬영검사에서도 정확하게 부비동염을 진단할 수 있음을 증명했다”면서 “단순촬영검사에서는 CT 검사와 비교해 발생하는 방사선량이 20분의 1에 그치기 때문에 환자 방사선 노출도 최소화하는 데 기여할 것”이라고 말했다.
이번 연구결과는 국제학술지 '인베스티게이티브 레디올로지' 최신호에 게재됐다.
정용철 의료/바이오 전문기자 jungyc@etnews.com
