향후 코로나19와 같은 팬데믹 상황서 원격진료 활용 가능
우리아이들병원 남성우 부이사장, 소아청소년학회 학술대회서 발표
[의학신문·일간보사=이상만 기자] 우리아이들병원이 CNN-LSTM 기반 딥러닝 모델을 통하여 제안한 알고리즘이 최신 모델보다 성능이 뛰어나고 비정상 호흡음을 인식하는 감도가 우수한 것으로 나타나 향후 코로나19와 같은 팬데믹 상황에서 의료진 청진에 도움을 줄 수 있을 것으로 예상된다.
하고 있다.
소아청소년 전문병원 우리아이들병원 남성우 연구팀은 이달 20일부터 21일까지 그랜드 워커힐 서울 호텔에서 열린 대한소아청소년학회 추계학술대회에서 딥러닝 기반의 소아이상 호흡음 식별 연구 발표를 통해 이같은 결과를 도출했다고 밝혔다.
남성우 연구팀은 “2021년 10월부터 올 10월 현재까지 딥러닝 기반의 소아청소년의 이상호흡음 식별을 위해 우리아이들병원에 내원한 환아 중 동의한 환자의 호흡음을 전자청진기로 채음, 축적된 14,903건의 데이터를 수포음(Crackle)과 천명음(Wheezing)이 있는 경우 이상호흡음으로 분류, AI에 학습시켜 진단 알고리즘의 정확도를 측정했다”고 전했다.
남 연구팀은 “기존 알고리즘보다 1/10 이상 가벼운 데이터만으로도 동일한 성능을 내고 있고 소아청소년 호흡음 뿐 아니라 성인 호흡음으로 적용하였을 때도 이상호흡음을 감별하는데 향상된 성능을 내고 있는 것을 확인했다”고 전했다.
남성우 연구팀은 “소아청소년 대상 이상호흡음 감별 알고리즘 개발 논문 중 가장 많은 케이스를 수집한 매우 유의미한 연구로, 소아청소년의 특성상 안정적으로 호흡음을 채음하기 어려운 점이 있어 더욱 가치를 더하고 있다”고 말했다.
특히 “코로나19 팬데믹 같은 상황에서 격리나 보호장구 착용 등의 이유로 환자에게 직접적인 접촉이 필요한 경우에도 청진을 제대로 할 수 없었으나 이같은 알고리즘을 통해 이 문제를 해결할 수 있게 됐다”고 설명했다.
공동 연구자 서울과학기술대 인공지능 응용학과 김성은 교수는 “우리아이들병원과의 성공적인 협업처럼 앞으로 AI와 딥러닝 기술을 통해 미래 의료를 더욱 앞당기고 의료인의 접근이 어려운 분야에 의료 접근 방식 개선 및 의료 서비스의 질 향상에 도움이 될 것으로 기대된다”고 전망했다.