손발톱 흑색종을 조기에 진단할 수 있는 인공지능(AI) 진단 보조기술이 개발됐다.

연세대 세브란스병원 피부과 오병호 교수와 원주의대 정밀의학과 추유성 박사 연구팀은 딥러닝 기반 AI를 이용해 손발톱 흑색종과 양성 흑색조갑증을 구별하는 시스템을 개발했다고 11일 밝혔다.

손발톱에 검은 줄이 생기는 흑색조갑증은 비교적 흔한 증상이지만, 일부는 치명적인 피부암 손발톱 흑색종의 초기 신호일 수 있다.

그러나 초기 손발톱 흑색종은 양성 병변과 외형이 매우 비슷해 숙련된 피부과 전문의도 육안만으로 구별하기 어려운 경우가 있다.

연구팀은 손발톱 흑색종과 양성 흑색조갑증 임상 데이터를 활용해 딥러닝 기반의 진단 보조 AI 모델을 개발했다.

손발톱 흑색종 환자 122명과 양성 흑색조갑증 환자 172명 등 총 294명의 임상자료를 수집했으며, 진단 혼선을 줄이기 위해 소아 흑색조갑증은 AI 학습에서 제외했다.

또한 동일 환자 사진이 학습과 평가에 동시에 사용되지 않도록 환자 단위로 데이터를 분리, AI 모델 신뢰성을 높였다.

해당 AI 모델은 손발톱 흑색종과 양성 흑색조갑증을 구별하는 과정에서 95% 이상 높은 정확도(AUROC 0.954)를 보였으며, 다른 의료기관 환자 데이터를 이용한 외부 검증에서도 우수한 성능을 유지했다.

연구팀은 AI가 실제 진료 현장에서도 진단에 도움이 될 수 있는지도 함께 확인했다.

피부과 전문의와 전공의를 대상으로 동일한 증례를 AI 도움 없이 진단한 뒤 AI 결과를 참고해 다시 진단토록 비교한 결과, 전체 진단 정확도는 70%에서 80.8%로 향상된 결과를 보였다.

특히 피부과 전공의에서 정확도 향상이 가장 크게 나타났으며, 의료진 간 진단 일치도 역시 개선된 것을 확인했다.

오병호 교수는 “이번 연구를 통해 실제 임상에서 활용 가능한 진단 보조기술 가능성을 제시했다는 점에서 의미가 크다”면서 “향후 손발톱 흑색종 조기 진단을 통해 환자 생존율 향상과 불필요한 조직검사 감소에 기여할 수 있길 기대한다”고 말했다.

한편, 이번 연구결과는 국제학술지 ‘독일피부과학회지(Journal der Deutschen Dermatologischen Gesellschaft)’ 최신호에 게재됐다.