구강암의 약 90%를 차지하는 구강편평세포암은 구강 표면의 편평세포에서 발생하는 악성 종양으로, 주로 혀에서 발생한다. 그러나 초기 증상이 설염과 유사해 육안으로 구분하기 어려워 조기진단과 치료에 한계가 있었다. 

이런 가운데 혀 사진만으로 구강암을 예측할 수 있는 딥러닝 기반 인공지능(AI) 모델이 개발됐다.  

경희대학교치과병원 구강내과 이연희·구강악안면외과 정준호 교수팀은 한양대학교 인공지능학과 노영균 교수팀은 2021년 1월부터 2024년 12월까지 경희대치과병원을 방문한 환자의 혀 이미지 총 651장[▲정상군 294장, ▲설염 340장, ▲구강편평세포암 17장]을 대상으로 딥러닝 기술을 활용한 4가지 심층 합성곱 신경망(DCNN) 모델을 학습시킨 뒤 진단의 정확도를 확인했다. 

(사진 : 경희대치과병원 구강내과 이연희, 구강악안면외과 정준호 교수)

분석 결과, 4가지 모델은 모두 정상 혀와 설염, 구강편평세포암을 자동 분류하는데 성공했으며, 예측정확도(AUROC) Area Under the Receiver Operating Characteristic curve : 인공지능 모델의 성능을 평가하는 지표 값은 0.5(무작위 추측과 동일)에서 1(완벽한 분류) 사이로 1에 가까울수록 성능이 높음) 역시 우수하게 나타났다. 

정상 혀와 설염 구분에서는 87% 수준의 높은 성능을 보였으며, 구강편평세포암과의 구분에서는 99~100%에 달하는 진단 정확도를 보였다.

제1저자인 경희대치과병원 구강내과 이연희 교수는 “구내염 증상이 2~3주 이상 지속될 경우 구강암 가능성을 고려해야 하지만, 증상만으로 설염과 구강암을 구분하기는 어려워 진단과 치료가 지연될 수 있다”며 “이번 연구 결과가 구강 질환의 조기 발견은 물론 원격의료 기반 진단 영역까지 활용할 수 있도록 후속 연구에 집중하겠다”고 밝혔다.

이번 연구 결과는 의공학 분야 국제 학술지 Scientific Reports(IF 3.9, 8월호)에 ‘혀에서의 설염과 구강편평세포암 검출을 위한 사후 해석 기반 DCNN 모델(DCNN models with post-hoc interpretability for the automated detection of glossitis and OSCC on the tongue)’이라는 제목으로 게재됐다.

[메디컬월드뉴스 김영신 기자]

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