美 미주리대 연구팀, ‘흑색종’ 조기 발견할 수 있는 AI 모델 개발

▲미국 미주리대 연구팀은 최근 AI를 활용해 피부 이상 징후를 분석하고 흑색종 여부를 판별하는 고정밀 진단 모델을 개발했다. (이미지=제미나이)

피부암의 일종인 흑색종(melanoma)을 인공지능(AI)을 통해 조기에 발견할 수 있는 기술이 개발됐다.

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미국 미주리대 연구팀은 최근 AI를 활용해 의심스러운 피부 이상 징후를 분석하고 흑색종 여부를 판별하는 고정밀 진단 모델을 개발했다. 이번 연구는 의료 전문가의 판단을 돕는 의사결정 지원 도구로서 AI의 가능성을 입증했다는 평가를 받고 있다.

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미주리대 캄렌드라 싱(Kamlendra Singh) 교수팀은 40만 장에 달하는 피부 이상 이미지 데이터베이스를 활용해 AI 모델을 훈련했다. 특히 환자의 피부를 고해상도 3차원 디지털 지도로 구현하는 ‘3D 전신 촬영’ 기술을 도입해 전신의 미세한 시각적 세부 사항을 분석했다. AI 모델은 점이나 반점의 크기, 모양, 색상, 밀도, 선명도 등 육안으로 식별하기 어려운 미세한 패턴을 평가하여 암의 징후를 포착할 수 있다.

▲캄렌드라 싱(Kamlendra Singh) 교수

연구팀은 기존의 세 가지 AI 모델(아래 이미지 참고)을 개별적으로 사용했을 때보다 이들을 결합한 ‘앙상블(Ensemble)’ 기법을 적용했을 때 성능이 비약적으로 향상된다는 점을 확인했다. 개별 모델의 정확도는 최대 88% 수준이었으나, 세 모델을 통합하여 분석한 결과 정확도는 92%를 넘어섰다. 이는 AI가 단독으로 판단할 때보다 여러 알고리즘이 협력할 때 진단의 신뢰도가 훨씬 높아질 수 있음을 시사한다.

▲이번 연구에 활용한 인공지능 모델

이번 기술은 특히 전문 의료진이나 고가의 장비가 부족한 의료 소외 지역에서 큰 역할을 할 것으로 기대된다. 싱 교수는 AI가 의사를 완전히 대체하는 것이 아니라, 피부과 전문의를 만나기 어려운 환자들에게 조기 진단의 기회를 제공함으로써 치료 예후를 개선하는 데 목적이 있다고 설명했다. 연구팀은 향후 다양한 피부색과 조명 조건 등을 반영한 방대한 데이터를 추가 학습시켜 모델의 범용성과 정확도를 더욱 높일 계획이다.

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다만 해당 기술이 실제 임상 현장에서 공식 도구로 사용되기까지는 추가적인 검증과 AI의 판단 근거를 설명하는 ‘설명 가능한 AI’ 기술의 보완이 필요하다는 지적이다. 싱 교수는 “AI가 결론에 도달하는 과정을 의료진이 충분히 이해하고 신뢰할 수 있을 때 임상 의사결정의 유용한 도구로 정착될 수 있을 것”이라고 밝혔다.

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이번 연구 결과는 국제 학술지 ‘바이오센서 및 바이오일렉트로닉스: X(Biosensors and Bioelectronics: X)’에 게재됐다.(논문 제목:Performance of transformer-convolutional neural network ensemble for melanoma diagnosis on segmented 3D total body photography data: Cross-Validation stratified K-fold)

백승일 기자 robot3@irobotnews.com

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