영남대병원, 인공지능 모델 “코로나19 폐렴 환자” 구분해

딥러닝 모델 ‘세균성 폐렴‧코로나19 폐렴’ 양상 구분

코로나19로 인한 폐렴과 세균성 폐렴을 빠르게 구별할 수 있는 인공지능 모델을 개발한 영남대병원 호흡기알레르기 내과 안준홍(왼쪽), 홍경수(오른쪽) 교수. [사진=영남대학교병원 제공]

영남대병원은 호흡기알레르기 내과 안준홍, 홍경수 교수팀이 대구경북과학기술원(DGIST) 박상현 교수팀과 함께 코로나19로 인한 폐렴과 세균성 폐렴을 빠르게 구별할 수 있는 인공지능 모델을 개발했다고 1일 밝혔다.

이번 연구 결과는 영상의학 분야의 최상위 저널인 메디컬 이미지 분석(Medical Image Analysis, IF지수 11.148) 2021년 8월호에 게재되었다.

이는 일반적으로 폐렴이 발생하면 흉부 CT 영상에 나타나는 특징적인 양상을 통해 중증도와 원인균을 추정할 수 있다.

그러나 코로나19 바이러스로 인한 폐렴과 세균성 폐렴은 흉부 CT 영상에서 차이는 있으나 이를 빨리 확연히 구별하는 데에 한계가 있었다.

이에 영남대학교병원 안준홍, 홍경수 교수팀은 대구경북과학기술원(DGIST) 박상현 교수팀과 함께 인공지능 기술을 활용한 환자 분류 모델을 제안하게 됐다.

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 사례를 통합적으로 고려해 최종 결정을 내리는 문제에 사용되던 다중인스턴스학습(Multiple Instance Learning)을 활용, 새로운 딥러닝 모델을 개발했다.

축적된 데이터를 스스로 학습하는 인공지능 딥러닝 모델이 자동으로 흉부 CT 영상 속 주요 병변들에 주목해 코로나19 환자와 세균성 폐렴 환자를 구분하는 원리다. 해당 모델은 코로나19 진단에 있어 98.6%의 정확도를 보였다.

영남대병원 안준홍 교수는 “이번 연구가 코로나19 팬데믹 시대에 코로나19 바이러스로 인한 폐렴 양상을 빠르고 정확히 진단하는 데에 도움이 되길 바란다”라며, “이외에도 다양한 원인균으로 인한 폐렴 진단에 활용될 것으로 기대한다”라고 말했다.