흑색종 조기진단 성공률 높이는 인공지능 기술 개발

국내 의료진이 피부암 중 치명적인 흑색종을 조기진단하고, 최적의 조직 생검 부위를 추천해주는 인공지능 기반의 시스템을 개발했다. 

가톨릭대 서울성모병원 피부과 한주희 교수(교신저자)와 박지호 전공의(제1저자) 연구팀은 흑색종 진단 시, 일반적으로 사용되는 조직검사(펀치 조직생검)에 비침습적, 증강 접근 방식을 적용해 GAN에 의해 생성된 이미지를 기반으로 펀치 조직생검 부위를 제안하는 모델을 설계했다고 5일 밝혔다.

연구팀은 서울성모병원의 흑색종과 양성 점의 피부확대경 검사 이미지와 공개 데이터 (HAM10000 흑색종 데이터)를 병합했다. 머신러닝 분류기(classifier)는 이미지가 양성인지 악성인지 결정하도록 훈련됐다. 또 이미지 생성기(generator)는 styleGAN2 알고리즘를 사용해 육안으로는 흑색종과 유사하지만, 흑색종의 특이적인 특성이 제외된 양성 점 이미지를 생성하도록 훈련됐다.

마지막으로 잠재적 조직검사 부위를 결정하기 위해 흑색종 입력 이미지를 생성기에서 생성된 이미지와 비교해 펀치 조직생검에 가장 적합한 부위를 추천하도록 했다. 3명의 피부과 전문의가 조직검사에 가장 적합한 부위를 결정했으며, 이 영역을 AI 모델의 권장 조직검사 부위와 비교했다.

분류기의 정확도는 91.05%, 민감도는 49.18%, 특이도는 98.16% , F1 점수(정밀도와 재현율의 조화평균)는 65.53% 이었다. 다음으로 피부과 전문의의 조직생검 추천위치와 AI 모델이 권장하는 조직생검 위치를 비교했다. 그 결과, 레벨A, 레벨B, 레벨C, 레벨D의 각각 정확도는 58%, 90%, 78%, 98%로 확인할수 있었다.

한편 이번 연구는 국제학술지 '유럽 피부과 및 성병 학회지(Journal of the European Academy of Dermatology and Venereology)' 8월호에 게재됐다.

☞흑색종
피부암의 일종이다.  작은 점으로 시작해 점점 커진다. 새로 발생하거나 기존에 있던 점에서 모양의 비대칭화, 경계 불규칙, 색깔 변화, 크기 증가(>6mm) 등 변화가 생기면 흑색종을 의심해 조직검사를 해야 한다.