특히 연구팀이 개발한 알고리즘은 흉부엑스레이 영상을 대상으로 정상인과 단순 폐렴환자, 코로나19가 원인인 폐렴환자 3가지를 구분하는 딥러닝 알고리즘 모델로, 코로나19와 단순 폐렴을 구분하여 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.
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이 연구는 고려대 안산병원 정밀의료사업단 소속의 이기선 교수를 비롯하여, 의과학 연구센터의 김재영 연구교수, 전은태 연구원, 감염내과 최원석 교수, 영상의학과 이기열 교수 등 다학제간 연구를 통해 이룬 성과로, 연구결과는 JCR HEALTH CARE SCIENCES 분야 상위랭킹 10% 저널인 JOURNAL OF PERSONALIZED MEDICINE에 정식 게재되어 있다.
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 고려대학교 안산병원이 후발주자이기는 하지만, 본 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.
이기선 교수는 치과 전문의이자 삼성SDS출신의 소프트웨어 개발자로 올해 초 딥러닝 기반의 치과용 엑스레이를 이용한 골다공증 사전진단 알고리즘을 개발한 이력이 있는 의과학자이다.
한편 이기선 교수는 본 알고리즘을 추가적으로 개선해 의료자원이 부족하거나 영상의학전문의가 부족한 국가나 의료기관과의 협업을 통하여 가시적인 성과를 도출할 수 있도록 실용화를 위해 노력 중에 있다고 밝혔다. 이번 연구는 안산병원과 한국연구재단 과학기술분야 기초연구사업의 지원을 받아 이루어 졌다.
