고대안산병원 정밀의료사업단, 한국연구재단 지원받아 개발 성공
국내 연구진이 흉부엑스레이를 활용한 코로나19 진단 알고리즘을 자체 개발했다.
고려대 안산병원 정밀의료사업단은 12일 이기선 교수(의과학 연구센터 겸임교수, 치과), 최원석 교수(감염내과), 이기열 교수(영상의학과) 연구팀이 흉부엑스레이를 대상으로 딥러닝기반 분석기술을 이용해 코로나19 여부를 진단하는 알고리즘을 자체 개발했다고 밝혔다.
연구팀이 개발한 알고리즘은 흉부엑스레이 영상을 대상으로 정상인과 단순 폐렴환자, 코로나19가 원인인 폐렴환자 3가지를 구분하는 딥러닝 알고리즘 모델이다.
코로나19와 단순 폐렴을 구분해 호흡기 환자의 원인 분석에 있어 유용성을 높이고(분류 정확도 95%) 단순 폐렴과 코로나19를 구분하는 분류 결정부위를 표시하고 설명 가능한 딥러닝(Explanable deep learning) 기술을 접목했다.
인공지능 프로그램 개발자겸 책임저자인 이기선 교수는 "흉부 엑스레이를 대상으로 코로나19를 진단 보조하는 알고리즘 개발은 전세계적으로 이미 여러 의료 인공지능 기업 및 기관들의 선행연구 및 개발 사례들이 있어 후발주자"라고 설명했다.
그는 "하지만 이번 연구는 분류 오류가 발생할 수 있는 원인 및 딥러닝 학습의 정확도를 높이기 위한 기초 연구 자료를 공개하고 있어, 해당 분야의 연구를 시작하거나, 진행 중인 다른 연구원들에게 도움이 될 수 있기를 기대 한다"고 밝혔다.
고려대 안산병원 정밀의료사업단은 12일 이기선 교수(의과학 연구센터 겸임교수, 치과), 최원석 교수(감염내과), 이기열 교수(영상의학과) 연구팀이 흉부엑스레이를 대상으로 딥러닝기반 분석기술을 이용해 코로나19 여부를 진단하는 알고리즘을 자체 개발했다고 밝혔다.
연구팀이 개발한 알고리즘은 흉부엑스레이 영상을 대상으로 정상인과 단순 폐렴환자, 코로나19가 원인인 폐렴환자 3가지를 구분하는 딥러닝 알고리즘 모델이다.
코로나19와 단순 폐렴을 구분해 호흡기 환자의 원인 분석에 있어 유용성을 높이고(분류 정확도 95%) 단순 폐렴과 코로나19를 구분하는 분류 결정부위를 표시하고 설명 가능한 딥러닝(Explanable deep learning) 기술을 접목했다.
인공지능 프로그램 개발자겸 책임저자인 이기선 교수는 "흉부 엑스레이를 대상으로 코로나19를 진단 보조하는 알고리즘 개발은 전세계적으로 이미 여러 의료 인공지능 기업 및 기관들의 선행연구 및 개발 사례들이 있어 후발주자"라고 설명했다.
그는 "하지만 이번 연구는 분류 오류가 발생할 수 있는 원인 및 딥러닝 학습의 정확도를 높이기 위한 기초 연구 자료를 공개하고 있어, 해당 분야의 연구를 시작하거나, 진행 중인 다른 연구원들에게 도움이 될 수 있기를 기대 한다"고 밝혔다.