KAIST, '정확성 향상' 코로나19 영상 AI 진단 기술 개발

한국과학기술원(KAIST·총장 신성철)은 예종철 바이오 및 뇌공학과 교수팀이 흉부 단순 방사선 촬영 영상으로 신종 코로나바이러스 감염증(이하 코로나19) 진단 정확성을 획기적으로 개선하는 인공지능(AI) 기술을 개발했다고 25일 밝혔다.

개발 기술을 사용해 코로나19 감염 여부를 진단한 결과, 86% 이상 우수한 정확성을 보였다.

코로나19 진단검에는 통상 역전사 중합 효소 연쇄 반응(RT-PCR)을 이용한 장비가 사용된다. 검사 정확성은 90% 이상으로 알려져 있으나, 검사 결과가 나오기까지는 많은 시간이 걸리며 모든 환자에게 시행하기에 비용이 많이 든다는 단점이 있다.

컴퓨터 단층촬영(CT)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)은 여러 폐 질환에서 표준 선별 검사로 활용되고 있지만 코로나19에는 RT-PCR와 CT 검사에 비해 정확성이 현저하게 떨어진다. 그러나, 비용이 적게 들어가고 검사가 용이한 CXR 검사를 정확성을 높여 활용하자는 요구가 증가하고 있다.

연구팀은 자체 개발한 전처리와 국소 패치 기반 방식(Local Patch-based Approach)을 통해 이런 문제점을 해결했다. 적은 데이터 세트에서 발생할 수 있는 영상 간 이질성을 일관된 전처리 과정으로 정규화한 뒤, 국소 패치 기반 방식으로 하나의 영상에서 다양한 패치 영상들을 얻어냄으로써 이미지 다양성을 확보했다.

또 국소 패치 기반 방식의 장점을 활용한 새로운 AI 기술인 '확률적 특징 지도 시각화' 방식을 활용해 CXR 영상에서 코로나19 진단에 중요한 부분을 고화질로 강조해주는 특징 지도를 만들었다. 이 지도가 진단 영상학적 특징과 일치하는 것도 확인했다.

예종철 교수는 “AI 알고리즘 기술을 환자의 선별 진료에 활용하면 코로나19 감염 여부를 상시 신속하게 진단할 수 있다”며 “이를 통해 가능성이 낮은 환자를 배제함으로써 의료자원을 효율적으로 배분할 수 있을 것” 이라고 말했다.

대전=김영준기자 kyj85@etnews.com