▲ ‘자동 안면마비 등급 시스템’

 순천향대 부천병원 이비인후과 이종대 교수팀(이세아)과 한국과학기술연구원(KIST) 김익재 박사 공동연구팀이 인공지능 기반의 ‘자동 안면마비 등급 시스템’을 개발하고 그 유용성을 입증했다.

안면마비 정도를 판단하는 기존 평가 도구는 평가자마다 주관적 차이가 발생하거나 시간이 많이 소요되는 단점이 있었는데 연구팀은 이러한 단점을 해결하기 위해 안면인식 시스템 분야 석학인 KIST 김익재 박사 연구팀과 공동 연구를 진행했다.

공동 연구팀이 개발한 ‘자동 안면마비 등급 시스템’은 안면마비 환자 사진의 얼굴 윤곽과 눈, 코, 입 등의 위치를 자동으로 인식한다. 또, 표정 근육의 움직임을 고려하여 거리 지표를 설정하고, 이를 분석해 신속·정확하게 안면마비 등급을 매긴다.

특히 ‘자동 안면마비 등급 시스템’을 기존 평가 도구(House-Brackmann scale, Sunnybrook scale)와 비교했을 때 통계적으로 신뢰도와 상관관계가 높고 시간은 훨씬 적게 걸렸다.

이종대 교수는 “앞으로 ‘자동 안면마비 등급 시스템’을 스마트폰이나 태블릿 같은 전자기기에 응용하면 안면마비 정도를 손쉽게 평가하는 데 유용할 것”이라고 밝혔다.

이번 연구 결과는 미국 이과학회 공식 학회지 ‘이과학-신경이과학(Otology&Neurotology)’에 게재됐다.