중국 선전대 연구진, 흉부엑스레이 폐결절 감지에 인공지능(AI) 훈련 중
인공지능(AI) 나선형신경망, 일반 방사선 전문의보다 우수 결론

(사진=구글)
(사진=구글)

(AI타임스=양태경 기자) 최근 인공지능의학저널(Artificial Intelligence in Medicine)에 발표한 연구논문에서 중국 선전대(Shenzhen University) 연구진은 인공지능(AI) 나선형신경망(convolutional neural networks, CNNs)이 흉부엑스레이 폐결절 감지 훈련을 받을 수 있다고 밝혔다.

중국 선전대(Shenzhen University) 연구진의 슈에첸 리 박사는 "최근 몇 년 간 가용한 의료데이터와 컴퓨터의 연산능력 덕분에 인공지능(AI) 나선형신경망(CNNs)은 영상의학분야에서 최첨단의 성능을 보여 왔다"고 말했다.

이어 리 박사는 "인공지능(AI) 나선형신경망(CNNs)은 처음부터 끝까지 연구진의 참관하에 의료영상 각각의 매우 구별되는 특징들을 학습하도록 훈련될 수 있기 때문에 흉부엑스레이 폐결절 감지에 적합하다"고 덧붙였다.

연구진은 일본방사능기술학회(Japanese Society of Radiological Technology)와 중국 광저우와 선전에 있는 병원 의료데이터를 연구에 활용했고 모든 흉부엑스레이는 미리 가공해 가시성을 개선시켰으며 그런 다음 다해상도 나선형신경망(CNNs)을 ‘영상선정’, ‘선정총합’, ‘후기선정’ 그리고 ‘선정총평’ 방식이라는 네 가지 다른 융합 방식으로 훈련시켰다고 밝혔다.

또한 이 연구에서는 바람직한 성능측정 척도로 ‘자유응답수신기작동특성곡선’(free-response receiver operating characteristic curve, FAUC)과 ‘개량경쟁성능척도’(refined competition performance metric, R-CPM)라는 두 가지의 척도가 사용됐다고 전해졌다.

연구결과, ‘선정총평’ 방식이 ‘자유응답수신기작동특성곡선’(FAUC) 측정치 0.982와 ‘개량경쟁성능척도’(R-CPM) 측정치 0.987로 가장 유효했던 반면, ‘선정총합’ 방식과 ‘후기선정’ 방식은 ‘자유응답수신기작동특성곡선’(FAUC) 측정치와 ‘개량경쟁성능척도’(R-CPM) 측정치 둘 다에 있어 약간 낮은 성능이 드러났다고 알려졌다.

또한 연구진은 "일반 방사선 전문의보다 인공지능(AI) 나선형신경망(CNNs)의 흉부엑스레이 폐결절 감지수행이 우수했다"며 "이전 연구들과 비교했을 때 이번에 제안된 인공지능(AI) 감지방법이 영상판별에 있어 가령 멀쩡한 사람을 환자로 판단하는 허위양성(虛僞陽性) 판정이 훨씬 낮았고 정확한 판별을 가능케 하는 민감도는 훨씬 더 높아 인공지능(AI)을 적용한 이 방법이 정확하고 강력해 실제 임상사례에 활용해 볼 만하다"고 설명했다.

연구진은 “아직 실제 임상사례에 적용할 만한 훈련작업이 완료되지 않았다”며 “연구진은 감지성능 향상을 위한 향후 연구계획을 마련하고 있다”고 전해 흉부엑스레이 폐결절 감지 임상에서 인공지능(AI) 나선형신경망(CNNs)이 얼마나 더 향상된 성능으로 기대에 보답할 지 앞으로의 연구가 기대를 모으고 있다.

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