AI(인공지능) 전문기업 딥노이드의 의료AI 플랫폼 유용성을 강조한 논문이 SCI-E급 국제 학술지에 게재됐다.
14일 딥노이드에 따르면 이규홍 인하대병원 영상의학과 교수가 제1저자로 저술한 논문은 천장관절염(Sacroiliitis) 진단시 AI 활용의 유효성을 밝혔다. 이 논문은 국제 학술지 '다이아그노스틱스'(Diagnostics·진단) 2023년 12월호에 게재됐다.
이 연구는 인하대병원 류마티스 내과 교수진과 협업해 공동 진행됐다. 이 연구에는 딥노이드의 AI플랫폼 '딥파이'(DEEP:PHI)가 사용됐다.
천장관절염은 강직성 척추염의 주요 소견 중 하나로 류마티스 내과 영역에서 중요하게 다뤄진다. 의료영상 판독시 징후가 미묘하게 나타나 진단 자체가 모호할 수 있고 객관성과 재현성이 떨어진다는 한계가 있어 정확한 진료와 보험 적용에 어려움이 있었다.
이에 연구진들은 AI를 활용해 의료영상에서 천장관절염을 보다 정확히 감지할 수 있는 진단 도구를 개발해 치료 계획 최적화와 환자 예후 개선이 필요하다고 판단해 이번 연구를 기획했다.
이번 연구는 인하대병원에 내원한 492명의 환자 이미지를 데이터셋으로 활용해 이를 기반으로 AI 진단 모델을 개발하는 식으로 진행됐다. AI 활용이 천장관절염 진단의 정확도 향상에 기여하는지 검증하는 게 목표였다. 연구 결과 딥파이를 통해 개발한 진단 모델은 숙련 영상의학과 전문의 판독과 유사하거나 좀 더 나은 성능을 보여 임상 환경에서 보조 진단 도구로 충분히 사용될 수 있음이 증명됐다.
딥노이드가 자체 개발한 딥파이는 코딩 없이 누구나 AI모델을 개발할 수 있는 노코딩 AI플랫폼으로 GUI(그래픽 사용자 인터페이스)를 사용해 이미지 전처리 및 AI 연구에 용이하다. 클라우드 기반이기 때문에 컴퓨팅 리소스가 적어도 연구 진행이 가능하다. AI 학습 이미지를 쉽게 마우스로 '드래그 앤 드롭'(끌어와 놓는 작업)하는 것도 가능하다. AI와 관련해 비전문가인 이번 연구진들도 이러한 딥파이의 특징에 주목해 이번 천장관절염 인공지능 진단모델 개발에 적극 활용했다.
이 논문의 교신저자이자 딥노이드의 최고의학책임자를 맡고 있는 이로운 인하대병원 영상의학과 교수는 "딥파이는 이미지 전처리, 고성능 신경망 모듈, 최신 알고리즘 등을 딥러닝과 클라우드기반으로 개발 플랫폼을 제공한다"며 "고성능 서버나 GPU 등 장비가 부족한 의료기관과 대학에서 누구나 쉽게 코딩 없이 데이터를 통해 빠르게 연구를 수행할 수 있는 딥파이의 장점을 이번 연구를 통해 확인할 수 있었다"고 밝혔다.
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