인공지능 딥러닝 기반의 소아 이상 호흡음 식별 알고리즘이 개발됐다. 기존 검사법 대비 정확도가 대폭 향상돼 코로나19 등 호흡기 질환 청진에 도움을 줄 것으로 기대된다.
우리아리들병원 남성구 연구팀은 최근 열린 대한소아청소년학회 학술대회에서 ‘딥러닝 기반의 소아 이상 호흡음 식별 연구 결과’를 발표했다.
연구팀은 청진기로 채음, 축적된 1만4903건의 데이터를 수포음과 천명음이 있는 경우 이상호흡음으로 분류, AI에 학습시켜 진단 알고리즘의 정확도를 측정했다.
그 결과 기존 알고리즘보다 1/10 이상 가벼운 데이터만으로도 동일한 성능을 발휘하고 소아환자는 물론 성인 호흡음을 적용했을 때도 정확도가 높은 것으로 나타났다.
연구팀은 “소아청소년 이상 호흡음 감별 알고리즘 논문 중 가장 많은 사례를 수집한 연구”라며 “소아청소년 특성상 안정적인 호흡음을 채음하기 어려운 만큼 가치를 더 한다”고 말했다.
이어 “코로나19 상황에서 격리나 보호장구 착용 등의 이유로 청진을 제대로 할 수 없었으나 이번 알고리즘을 통해 이 문제를 해결할 수 있게 됐다”고 덧붙였다.
공동 연구자인 서울과학기술대 인공지능 응용학과 김성은 교수는 “AI와 딥러닝 기술을 통해 의료 접근 방식 개선 및 의료 서비스의 질 향상에 도움이 될 것으로 기대된다”고 전망했다.
박대진 기자 (
