KAIST, 코로나19 영상 AI 진단 기술 개발…전문가보다 정확

  한국과학기술원(KAIST)은 예종철 바이오 및 뇌공학과 교수 연구팀이 흉부 X선 영상으로 신종 코로나바이러스 감염증(코로나19) 감염 여부를 전문가보다 더 정확하게 진단하는 지능(AI)기술을 개발했다고 25일 밝혔다.

 흉부 X선 촬영은 저렴하고 검사가 용이하지만, 실시간 유전자 증폭 검사(RT-PCR)와 컴퓨터단층촬영(CT)보다 코로나19 진단 정확성이 떨어진다.

 영상 판독 전문가가 코로나19 환자의 흉부 X선 촬영 영상을 보고 코로나19 환자로 정확히 판독하는 비율은 69%로 알려졌다.

 연구팀이 개발한 알고리즘은 전문가보다 정확성이 17%포인트 높은 86%로 코로나19를 진단했다.

 최근 딥러닝 기법을 통해 흉부 X선으로 코로나19를 진단하는 국내외 연구가 활발하지만 진단 정확성을 높이려면 많은 양의 데이터를 확보해야 한다는 한계가 있었다.

 연구팀은 자체 개발한 전처리, 국소 패치 기반 방식을 이용해 적은 양의 데이터로도 코로나19 진단 정확성을 높이는 기술을 개발했다.

 특히 AI가 코로나19 병변으로 판단한 부분을 시각화해 영상지도로 보여준다.

 이 기술을 활용하면 신속한 코로나19 진단이 가능하고, 한정된 의료자원을 효율적으로 사용할 수 있을 것으로 KAIST는 내다봤다.

 오유진 박사과정생과 박상준 박사과정생이 공동 1저자로 참여한 이번 연구 결과를 담은 논문은 지난 8일 국제전기전자공학회(IEEE)가 발행하는 의료영상분야 국제학술지(IEEE transactions on medical imaging)의 '영상기반 코로나19 진단 인공지능기술' 특집호 온라인판에 실렸다.


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'비정상적 심장 비대' 비후성 심근병증 원인 유전자 확인
질병관리청 국립보건연구원은 실험용 물고기인 제브라피시(zebrafish) 동물모델을 활용해 심장 근육이 비정상적으로 두꺼워지는 비후성 심근병증의 원인 유전자를 밝혀냈다고 12일 밝혔다. 제브라피시는 사람 유전자와 약 70%가 비슷하고, 질병 관련 유전자의 약 82%가 보존돼 있어 각종 질환과 유전자 연구에 유용한 동물모델이다. 연구원은 현재 제브라피쉬 동물모델을 활용해 유전성 심혈관질환의 원인 유전자를 찾고, 질환이 생기는 과정을 규명하는 연구를 수행 중이다. 이번 연구에서는 세포가 스트레스 등 자극을 받을 때 발현하는 단백질 'ATF3'가 과도하게 증가할 경우 심장에 어떤 영향을 미치는지 분석했다. 연구팀이 사람의 ATF3 유전자를 제브라피시 심장에서 발현하도록 유도한 결과 정상에 비해 심장 크기가 약 2.5∼3배 증가하고, 심근세포가 커지는 심장비대가 나타났다. 심장 근섬유 구조 이상과 섬유화가 증가하는 등 심장 조직의 손상도 관찰됐다. ATF3 유전자의 과도한 증가가 심장 세포의 비정상적인 증식을 동반한 심장비대와 연관될 수 있음을 보여준다고 연구팀은 해석했다. 연구책임자인 김원호 국립보건연구원 만성질환융복합연구부 부장은 "이번 연구는 제브라피시에서 A