영남대병원 안준홍·홍경수 교수팀 딥러닝 모델 제시
일반적으로 폐렴이 발생하면 흉부CT 영상에 나타나는 특징적인 양상을 통해 중증도와 원인균을 추정할 수 있다.
하지만 코로나19 바이러스로 인한 폐렴과 세균성 폐렴은 흉부CT 영상에서 차이는 있으나 이를 빠른 시간 내에 확연히 구별하는 데 한계가 있다.
이에 안준홍·홍경수 교수팀은 대구경북과학기술원(DGIST) 박상현 교수팀과 함께 인공지능 기술을 활용한 환자 분류 모델을 제안했다.
이는 축적된 데이터를 스스로 학습하는 인공지능 딥러닝 모델이 자동으로 흉부CT 영상 속 주요 병변들에 주목해 코로나19 환자와 세균성 폐렴 환자를 구분하는 원리다.
해당 모델은 코로나19 진단에서 98.6%의 정확도를 보였다.
안준홍 교수는 “이번 연구가 코로나19 팬데믹 시대에 코로나 바이러스로 인한 폐렴 양상을 빠르고 정확히 진단하는 데에 도움이 되길 바란다. 또 다양한 원인균으로 인한 폐렴 진단에 활용될 것”이라고 설명했다.
이동률 기자 leedr@idaegu.com