딥러닝 알고리즘을 통해 상악동 부비동염(축농증)을 진단했을 때의 정확도가 숙련된 영상의학과 의사와 동등한 수준을 보였다는 내용의 연구결과가 나왔다.

이 같은 연구 결과는 분당서울대병원 영상의학과 선우준·이경준 교수 연구팀(사진)이 단순촬영검사의 진단 정확도를 높이기 위해 딥러닝 알고리즘을 활용할 수 있다는 단초를 제시했다.

13일 분당서울대병원에 따르면 부비동염을 1차적으로 스크리닝하는 데 가장 많이 이용되는 방법은 X선 검사다.

그러나 X선 검사는 CT 검사에 비해 방사선량이 적다는 장점이 있지만 진단 정확도가 현재 70~80% 수준에 그친다. 그래서 정밀진단이나 수술을 계획하는 경우에는 정확도가 보다 높은 CT 검사를 시행하는 것이 원칙이다.

이에 연구팀은 2003~2017년 분당서울대병원에서 부비동염이 의심돼 시행한 단순촬영검사 결과 9천 건을 영상 소견에 따라 정상 혹은 상악동 부비동염으로 분류하고, 해당 데이터를 학습용 데이터(8천 건)와 검증용 데이터(1천건)로 나눠 딥러닝 알고리즘 개발에 활용했다.

그 결과 딥러닝 알고리즘의 성능은 모든 시험용 데이터셋에서 영상의학과 의사와 동등한 수준의 진단 정확도를 보였고, 외부 병원(서울대병원 본원)의 영상데이터에 적용했을 때도 같은 결과를 확인할 수 있었다.

이번 연구 결과에 대해 연구팀 선우준 교수는 “이번 연구를 통해 딥러닝 알고리즘을 이용하면 단순촬영검사에서도 정확하게 부비동염을 진단할 수 있음을 증명했다”며 “아울러 단순촬영검사에서는 CT 검사와 비교해 발생하는 방사선량이 20분의 1에 그치기 때문에 환자의 방사선 노출도 최소화하는 데 기여할 수 있을 것으로 보인다”고 말했다.

또한 “효용성을 확인하기 위해서는 향후 임상시험이 필요하다”며 “알고리즘의 정확도를 향상시키고 상악동 이외의 전두동, 사골동, 접형동 등 다른 부비동염의 진단에서도 본 알고리즘을 활용할 수 있도록 2가지 이상의 각도에서 촬영한 단순촬영검사를 이용하는 후속 연구를 계획하고 있다”고 밝혔다.

한편, 이번 연구 결과는 국제학술지 ‘Investigative Radiology’ 최신호에 게재됐다.

/성남=진정완기자 news88@