인하대병원, 노코딩 플랫폼으로 천장관절염 진단에서 AI 유효성 확인

딥노이드 AI 플랫폼 ‘딥파이’로 천장관절염 영상판독 연구

의료 인공지능(AI) 기업 딥노이드의 AI 플랫폼 ‘딥파이(DEEP:PHI)’를 활용한 연구 성과가 국제 학술지에 게재됐다.

딥노이드는 이규홍 인하대병원 영상의학과 이규홍 교수가 제1저자로 저술한 논문이 SCI-E급국제 학술지 「Diagnostics」 2023년 12월호에 게재됐다고 14일 밝혔다. 천장관절염(Sacroiliitis) 진단에 있어 AI 활용의 유효성을 밝힌 논문이다. 이 연구는 인하대학교병원 류마티스 내과 교수진(이하 연구진)과 협업해 공동 진행했다. 연구에는 딥노이드의 AI 플랫폼 딥파이가 사용됐다.

딥파이는 코딩 없이 누구나 AI 모델을 개발할 수 있는 노코딩 AI 플랫폼이다. 그래픽사용자인터페이스(GUI)를 사용해 이미지 전처리와 AI 연구에 용이하다. 클라우드 기반이기 때문에 컴퓨팅 리소스가 적어도 연구 진행이 가능하며, AI 학습 이미지를 쉽게 드래그 앤 드롭도 가능하다. AI와 관련해 비전문가인 이번 연구진들도 이러한 딥파이의 특징에 주목해 다양한 연구를 하고 있다.

이번 천장관절염 진단에 관한 연구도 마찬가지다. 류마티스 내과 영역에서 중요한 강직성척추염의 주요 소견 중 하나인 천장관절염은 의료영상 판독 시 징후가 미묘하게 나타나 진단 자체가 모호한 경우가 많다. 객관성과 재현성이 떨어지는 한계가 있어 정확한 진료와 보험 적용 등에 어려움이 존재한다. 이에 연구진들은 AI를 활용하여 의료영상에서 천장관절염을 보다 정확하게 감지할 수 있는 진단 도구를 개발해 치료 계획 최적화와 환자 예후 개선이 필요하다고 판단, 연구를 기획했다.

연구진은 AI 모델을 활용했을 때 천장관절염 진단의 정확도를 높일 수 있는지를 검증하는 것을 목표로 연구를 진행했다. 이를 위해 인하대병원에 내원한 492명의 환자 이미지를 데이터셋으로 활용해 이를 기반으로 한 AI 진단 모델을 개발했다. 연구 결과, 딥파이를 통해 개발한 진단 모델은 숙련된 영상의학과 전문의 판독과 유사하거나 더 나은 성능을 보이는 것이 나타났다. 임상 환경에서 보조적인 진단 도구로 충분히 사용될 수 있음을 증명했다.

이번 논문의 교신저자인 이로운 인하대병원 영상의학과 교수는 “딥파이는 이미지 전처리, 고성능 신경망 모듈, 최신 알고리즘 등을 딥러닝과 클라우드기반으로 개발 플랫폼을 제공한다”며 “고성능 서버나 그래픽처리장치(GPU) 등 장비가 부족한 의료기관과 대학에서 누구나 쉽게 코딩 없이 데이터를 통해 빠르게 연구를 수행할 수 있다”고 설명했다. 이어 “이번 연구를 진행하며 딥파이의 장점을 직접 확인할 수 있었다”고 덧붙였다.