CT 스캔 사진으로 코로나19 바이러스 감염 여부를 즉각적으로 진단하는 인공지능(AI) 기술이 개발돼 학계의 주목을 받고 있다.

특히 이러한 AI가 영상의학과 전문의보다 진단율이 높다는 점에서 향후 감염병 사태에 큰 역할을 할 수 있다는 연구진의 설명이다.

미국 마운트 시나이병원 자히 파야드(Zahi Fayad)교수가 이끄는 연구진은 CT 스캔을 통해 코로나 감염을 예측할 수 있는 알고리즘을 가진 AI기술을 개발하고 현지시각으로 19일 네이쳐(NATURE)지를 통해 이를 공개했다(dx.doi.org/10.1038/s41591-020-0931-3).

이번 연구는 마운트 시나이병원에서 세계 최초로 진행한 코로나 환자의 폐에서 특징적인 질병 패턴을 규명하는 연구의 확장판이다. 이러한 특징적인 패턴을 규명할 수 있다면 알고리즘을 통해 이를 규격화할 수 있다는 가정에서 출발한 것.

이에 따라 연구진은 2020년 1월부터 3월까지 18개 의료기관에서 코로나로 확진된 905명의 환자의 임상 정보와 CT 데이터를 통합해 AI 알고리즘을 개발했다.

이 중에서 626명의 데이터를 통해 알고리즘을 훈련하고 미세 조정을 마친 뒤 나머지 279명의 환자를 대상으로 테스트를 진행한 것.

그 결과 민감도, 즉 코로나 환자를 걸러내는 진단율은 기대를 뛰어넘었다. 같은 임상 정보를 통해 영상의학과 의사를 대상으로 조사하자 75%의 민감도를 기록했지만 이 AI는 84%로 분석됐기 대문이다.

특히 영상의학과 전문의가 CT를 통해 음성으로 진단한 환자의 68%를 다시 양성 사례로 걸러내는 검증의 역할도 충분했다.

현저하게 폐 질환이 악화되지 않아 인플루엔자 등과 유사한 임상적 특징을 보이는 환자들을 최종적으로 코로나 환자로 걸러낸 셈이다.

연구진은 이러한 AI기술이 현재 PCR 등 검사의 한계를 보완해 줄 것으로 기대하고 있다. PCR 검사에 소요되는 시간은 물론 필연적으로 나올 수 밖에 없는 오류를 최종적으로 점검할 수 있다는 것이다.

자히 파야드 교수는 "PCR 검사 등에 시간이 걸리는데 반해 이 기술은 단번에 코로나 환자를 진단할 수 있다"며 "또한 혹여 있을 수 있는 위양성, 위음성을 최종적으로 걸러내는 역할도 가능하다"고 설명했다.

이어 그는 "특히 코로나를 넘어 추후 나타날 수 있는 호흡기 감염병에 대한 알고리즘 확산이 가능하다는 점에서 매우 유용한 옵션이 될 것"이라며 "나아가 유행성 인플루엔자 진단 등에도 활용이 가능할 것"이라고 밝혔다.