상기도 내시경 영상의 해석 편차를 줄이는 인공지능(AI) 개발에 활용될 학습용 데이터가 성공적으로 구축됐다.

분당서울대병원 이비인후과 이재서 교수팀이 ‘약물 유도 수면 상기도 내시경 AI 학습용 데이터 구축 국책사업’에서 최고 등급을 받으며 성공적으로 마무리 했다고 20일 밝혔다.

약물 유도 수면 상기도 내시경은 수면 무호흡증이나 기타 상기도 폐쇄 부위 등 문제를 진단하고 치료하는데 사용되는 시술법이다. 직접 내시경으로 3차원적인 구조를 보는 것이기에 폐쇄 부위를 정확히 평가하고 사용이 편리하다는 점에서 세계에서 가장 보편적으로 사용되고 있다. 하지만 검사자의 숙련도에 따라 표준화와 일치도가 낮거나, 폐쇄 부위와 폐쇄 정도를 정확히 평가하지 못해 적절한 치료가 되지 못하는 경우도 발생할 수 있다.

이에 이재서 교수팀은 상기도 내시경 영상의 일치도를 높일 수 있도록 의료 AI 개발에 활용하기 위한 데이터 수집 국책 과제를 실시했다. 

분당서울대병원이 주관기관이 되고 가천대학교, 경북대병원, 동국대학교, 부산대학교, 삼성서울병원, 전남대병원, 에스엔유벤처, 엠티이지가 컨소시엄을 구성해 진행된 해당 과제는 내시경 영상·이미지 데이터를 수집하고, 의료 AI 연구자가 잘 활용할 수 있도록 데이터 구축을 진행했다.

과제 결과 약 9,000개의 영상 데이터와 45,000개의 이미지 데이터를 AI 허브에 공개했으며, 과제는 ▲다양성 ▲구문 정확성 ▲의미 정확성 ▲유효성 평가 등 모든 분야에서 최고 등급인 ‘매우 우수’를 받았다.

교수팀은 AI 허브가 의료 AI 연구자 등 누구나 접속 및 활용할 수 있어, 검사자마다 다르게 해석되는 상기도 내시경 영상의 일치도를 높이고 적절한 치료 방법 선택에 도움을 주는 AI 개발에 기여할 것으로 예상했다.

국책사업 총괄 책임자인 분당서울대병원 이재서 교수는 “이번 과제로 수많은 내시경 영상·이미지를 구축할 수 있었다”며, “해당 자료는 약물 유도 수면 상기도내시경 진단을 표준화하는 의료 AI 데이터로 잘 활용될 것이라 생각한다”고 말했다.