AI로 보는 ‘피부질환 세계지도’…WHO 통계 공백 채운다

분당서울대병원 연구팀, ModelDerm 데이터 기반 실시간 분석…npj Digital Medicine 게재

AI 진단 데이터로 국가별 피부질환의 진단 빈도와 관심도를 실시간으로 보여주는 ‘피부질환 세계지도’가 국내 연구진에 의해 개발됐다.

분당서울대병원 피부과 나정임 교수 연구팀(제1 저자 한승석 박사, 아이피부과)은 인공지능(AI) 진단 솔루션의 실사용 데이터를 활용해 전 세계 피부질환 패턴을 시각화한 연구 결과를 국제 학술지 npj Digital Medicine(IF 15)에 발표했다고 14일 밝혔다.

이번 연구는 피부질환 진단 AI 알고리즘 ‘모델 더마톨로지(ModelDerm)’의 글로벌 사용 데이터를 국가별로 분석해, 질환의 진단 빈도와 관심도를 시각적으로 보여주는 것이 핵심이다. 해당 플랫폼은 최근 한 달간의 데이터를 기반으로 피부암, 양성종양, 검버섯, 사마귀, 모낭염 등 다양한 질환의 판독 기록을 국가별로 집계하며, 1시간마다 자동 업데이트된다.

기존 세계보건기구(WHO)나 국제보건지표평가연구소(IHME)의 보건감시체계는 피부암이나 아토피 등 일부 질환만을 다루고, 통계 갱신 주기도 수년에 한 번에 불과하다. 연구팀은 “AI 진단 솔루션의 실사용 데이터를 기반으로 국가별 질환 양상을 실시간에 가깝게 파악할 수 있다”며 “공중보건 통계의 공백을 보완할 수 있는 보조 도구로 활용될 수 있다”고 설명했다.

연구팀은 한국의 대규모 임상 데이터(15만 건)와 ModelDerm의 글로벌 실사용 데이터(169만 건)를 활용해 알고리즘의 신뢰성을 검증했다.

피부암 진단에서는 민감도(암을 정확히 찾아낼 확률) 78.2%, 특이도(암이 없는 사람을 올바르게 구분할 확률) 88.0%를 기록했으며, 국가별 데이터에서도 기존 역학조사와 유사한 분포가 확인됐다.

ModelDerm 판독 데이터 기준으로는 피부암 진단 비율이 북미에서 상대적으로 높았고(2.6%), 양성종양은 아시아(55.5%), 감염성 질환은 아프리카(17.1%)에서 높은 비중을 보였다.

나정임 교수는 “이번 성과는 AI 진단 솔루션의 데이터를 정밀하게 수집·분석함으로써 국가별 피부질환 현황을 '일기예보'와 같이 실시간으로 보여줄 수 있다는 점을 시사한다”며 “기존 국제 보건 감시체계가 담아내지 못하는 피부질환의 세부 동향을 보여줘, 세계적인 피부질환 트렌드를 더 빨리 파악하고 대응하는 데 기여할 것”이라고 말했다.

연구팀은 다만 국가별 의료 접근성과 데이터 수집 환경이 상이해 지역별 편차가 발생할 수 있다고 지적했다. 이에 따라 장기적으로는 국제 보건기구와 협력해 데이터 품질 관리 및 표준화 체계를 구축할 필요가 있다고 덧붙였다.

이번 연구는 국내 9개 대학과 스위스 바젤대학, 칠레 가톨릭대학이 공동으로 수행했으며, AI 진단 데이터를 기반으로 실시간 공중보건 지표를 구축한 첫 사례다.

ModelDerm은 2017년 한승석 박사가 주도해 개발한 피부질환 AI 알고리즘으로, 전 세계 228개국 100만 명 이상이 사용 중이다. 사용자는 피부 병변 사진을 업로드하면 관련 질환 정보를 높은 정확도로 확인할 수 있으며, 이 데이터들이 누적돼 글로벌 피부질환 지도 구축에 활용됐다.