서울아산병원, 피부암 사진 2만장 학습시켜
판독률 90%로 피부과 의사보다 잘 찾기도
딥러닝 기반의 인공지능에 피부암 사진을 학습시켰더니 피부과 전문의만큼 암을 잘 찾아냈다는 연구 결과가 나왔다. 저개발 국가나 피부과 전문의가 많지 않은 곳에서 활용도가 높을 것으로 예상된다.

장성은 서울아산병원 피부과 교수팀은 2만 여개의 피부 종양 사진을 학습한 인공지능에 2500여장의 종양 사진을 판독하도록 했더니 흑색종 판별 정확도가 90% 수준에 도달했다고 17일 발표했다. 검은 반점처럼 생긴 악성 흑색종은 피부암의 한 종류다. 조기 진단 받으면 쉽게 치료할 수 있지만 치료 시기를 놓쳐 폐 간 등 다른 장기로 전이되면 치료하기 쉽지 않다. 장 교수팀은 2000~2016년 이 병원에서 치료 받은 환자의 악성 흑색종, 기저세포암, 편평상피암 등 12개 종류의 종양 사진 2만여개를 수집해 마이크로소프트의 영상인식 인공지능 모델(ResNet-152)이 학습하도록 했다. 학습한 인공지능으로 2500여개의 피부 종양 사진을 판독했더니 악성 흑색종과 기저세포암은 90% 정도 찾아냈다. 편평상피암도 80% 정도로 진단했다.

장 교수는 “악성 흑색종은 다른 장기로 전이되면 5년 생존율이 20% 미만일 정도로 무서운 질환”이라며 “피부과 전문의 16명의 진단 결과와 인공지능 판독 결과를 비교했더니 인공지능의 판독 적중률이 의사와 같거나 오히려 높은 것으로 나타났다”고 했다. 그는 “진료비가 부담 때문에 의사를 만날 수 없거나 피부과 전문의가 적은 나라에서 인공지능 모델을 활용하면 피부암 조기 진단 및 치료에 도움이 될 것”이라고 했다. 피부과분야 국제 학술지(저널 오브 인베스티게이티브 더마톨로지)에 실린 이번 연구에는 한승석 아이피부과 원장, 김명신 인제대 상계백병원 교수, SK텔레콤 HMI 테크랩 등이 참여했다.

이지현 기자 bluesky@hankyung.com

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