AI 알고리즘이 사진으로 피부암과 피부질환을 진단하고 종류를 판독하는 것이 피부과 전문의와 동등한 수준의 성능을 보였다는 연구 결과가 발표됐다.

서울아산병원 장성은 교수팀은 딥러닝 기반 AI알고리즘에 악성 및 양성의 피부암, 피부질환(43종의 피부종양 및 피부질환, 10,426케이스) 4만여 장의 사진을 학습시킨 후 피부암과 피부질환 검출 성능을 검증했다.

그 결과 사진만으로 진단하는 동일한 조건에서 AI알고리즘은 피부과 의사와 대등한 성능을 보였다. AI알고리즘은 66.9%의 민감도와 87.4%의 특이도를 보였고, 피부과 전문의는 65.8%의 민감도와 85.7%의 특이도를 나타냈다.

병변의 사진만 보고 진료하는 방식은 병원에서 의사가 실제로 환자의 병변을 보고 진료하는 것보다는 아직 부정확하며 한계가 있다. 이번 연구에서 실제 환자를 보며 진료한 의사는 민감도 70.2%, 특이도 95.6%로 알고리즘보다 높은 정확도를 나타냈다.

특히 피부암으로 의심되는 병변이 포함된 부위의 디지털 카메라 사진만 있으면 어디가 병변인지 아닌지 알고리즘이 찾아서 분석하기 때문에 AI알고리즘을 이용해 피부암을 정기적으로 또는 대량으로 검진하는 방식이 가능할 것으로 기대된다.

장성은 교수는 “피부암 중에서도 치명적인 악성 흑색종은 폐나 간 등 내부 장기로 전이되면 5년 생존율이 20% 미만일 정도로 무서운 질환이다. AI 알고리즘을 효과적으로 활용하면 피부암의 주기적인 자가 검진을 통해 조기 진단 및 치료에 도움이 될 것으로 기대된다”고 말했다.

한편, 이번 연구 결과는 전 세계적으로 권위 있는 의학 및 생명과학 종합저널 국제학술지 ‘플로스 메디신(PLOS Medicine, Public Library of Science Medicine, IF=10.5)’에 최근 게재됐다.