폐렴 중증도 인공지능으로 점수화 기술 개발

인하대 연구팀 논문 발표

인하대학교가 흉부 방사선 영상에서 폐렴의 중증도를 점수화할 수 있는 기술을 개발했다. 이현규 의예과 교수가 이끄는 의료인공지능 연구실이 그 주인공이다. 소규모나 불균형한 데이터셋에서도 효과적인 성능을 발휘한다는 사실도 입증했다.

이종법(왼쪽부터) 전기컴퓨터공학과 석사과정 학생, 이현규 의예과 교수, 김정수 인하대병원 호흡기내과 교수. 인하대 제공

16일 인하대에 따르면 연구팀 소속 이종법 전기컴퓨터공학과 석사과정 학생은 제1저자로 ‘코로나19에서 폐렴으로: CNN 트랜스포머 위치 인식 특징 인코딩 네트워크를 사용한 다중영역 폐 중증도 분류’ 주제 논문을 발표한다.

폐의 각 영역 정보를 통합하고 위치 인식 기능을 적용, 다른 폐 영역에서 유사 패턴이 보이지만 서로 다른 원인의 특징을 구분할 수 있는 네트워크를 제안했다. 폐렴의 중증도를 세분화한 게 주요 성과다. 기존 연구들은 흉부 방사선 영상에서 폐렴 유무만 간략히 제공한다.

논문은 10월 모로코에서 열리는 의료영상 의료영상 컴퓨팅 분야 최우수 학술대회인 ‘MICCAI 2024’에서 발표할 예정이다. 이현규 교수는 “학계에서 인정받은 결실을 상용화까지 계속 매진할 것”이라고 말했다. 공동 저자인 김정수 인하대병원 호흡기 내과의 교수는 “경험이 적은 의사도 적절한 조기 치료할 수 있도록 도와주는 기술”이라고 설명했다.

인천=강승훈 기자 [e-mail]