귀 내시경(otoscopy)을 통해 얻은 영상 데이터를 인공지능 소프트웨어가 정상 고막, 삼출성 중이염, 만성 중이염에 대해 감별 진단한 결과 매우 높은 수준(95%이상)의 정확도를 보인 것으로 나타났다.
대구가톨릭대학교 의과대학 권순욱(해부학) 교수가 한림대 동탄성심병원 이비인후과 홍석진 교수팀, 고려대 안암병원 이비인후과 박일호 교수팀, 고려대 컴퓨터학과 주재걸(현재 카이스트 소속) 교수팀이 진행한 이번 연구결과는 지난 3월 ‘뉴럴 네트웍스(Neural Networks)’온라인에 ‘인공지능을 이용한 고막 및 중이 질환에 대한 자동 진단(분류)/Automatic detection of tympanic membrane and middle ear infection from oto-endoscopic images via convolutional neural networks)’라는 주제로 게재됐다.
또 6월 국제적인 출판사 엘스비어에서 발행하는 저널 ‘뉴럴 네트웍스(Neural Networks)’에 게재‧출판됐다.

뉴럴 네트웍스는 인공지능 및 신경과학 분야에서 최고 수준의 저널(최근 5년간 임팩트 팩터 7점대 및 인공지능 분야 상위 10% 이내) 중 하나이다.
권순욱 교수는 “이번 연구결과는 이비인후과 의사의 수준과 비슷하거나 소아청소년과‧가정의학과 의사보다 더 뛰어난 성능을 보여준 것이다”며, “이 연구는 단순히 실험실에서 끝나는 연구가 아닌, 실제 환자들에게 직접 적용될 수 있는 실용적인 연구다”고 밝혔다.

또 “이비인후과 의사들을 만나기 쉽지 않은 해외의 경우 스마트폰에 장착 가능한 이경(Portable Otoscopy)과 이번 연구 결과가 결합된다면, 보조 진단 도구로 도움이 될 수 있을 것이다. 국내에서도 인공지능 소프트웨어가 진단적 보조 장치로 의사와 환자들에게 도움이 될 수 있을 것이다”고 덧붙였다.
[메디컬월드뉴스 김영신 기자]

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