딥러닝 모델로 세균성 폐렴과 코로나19로 인한 폐렴 양상 구분

▲안준홍-홍경수 교수 (사진=영남대병원 제공)

영남대병원 호흡기알레르기내과 안준홍, 홍경수 교수팀이 대구경북과학기술원(DGIST) 박상현 교수팀과 함께 코로나19로 인한 폐렴과 세균성 폐렴을 빠르게 구별할 수 있는 인공지능 모델을 개발했다고 1일 밝혔다.

일반적으로 폐렴이 발생하면 흉부CT 영상에 나타나는 특징적인 양상을 통해 중증도와 원인균을 추정할 수 있다. 그러나 코로나19 바이러스로 인한 폐렴과 세균성 폐렴은 흉부CT 영상에서 차이는 있으나 이를 빠른 시간 내에 확연히 구별하는 데에 한계가 있다.

이에 안준홍, 홍경수 교수팀은 대구경북과학기술원(DGIST) 박상현 교수팀과 함께 인공지능 기술을 활용한 환자 분류 모델을 제안했다.

축적된 데이터를 스스로 학습하는 인공지능 딥러닝 모델이 자동으로 흉부CT 영상 속 주요 병변들에 주목해 코로나19 환자와 세균성 폐렴 환자를 구분하는 원리다. 해당 모델은 코로나19 진단에 있어 98.6%의 정확도를 보였다.

안준홍 교수는 “이번 연구가 코로나19 팬데믹 시대에 코로나19 바이러스로 인한 폐렴 양상을 빠르고 정확히 진단하는 데에 도움이 되길 바란다. 이외에도 다양한 원인균으로 인한 폐렴 진단에 활용될 것으로 기대한다”고 전했다.

연구 결과는 영상의학분야의 최상위 저널인 메디컬 이미지 분석(Medical Image Analysis, IF지수 11.148) 2021년 8월호에 게재됐다.

 

메디컬투데이 이재혁 ([email protected])

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