딥러닝 알고리즘을 통해 축농증(상악동 부비동염)을 보다 정확도하게 진단할 수 있다는 연구결과가 나왔다.

　분당서울대병원 영상의학과 선우준·이경준교수 연구팀은 딥러닝 알고리즘을 적용해 개발한 축농증 진단기술의 정확도가 숙련된 영상의학과 의사와 동등한 수준으로 나타났다고 13일 밝혔다.

　축농증은 코 주위의 얼굴 뼛속에 존재하는 공간인 '부비동'이 막히면서 분비물 배출이 원활하지 못해 염증이 생기고 고름이 고이는 질환이다.

　보통 축농증 진단에 가장 많이 쓰는 방법은 X-선 검사법이다. 하지만 X-선 검사는 CT(컴퓨터단층촬영) 검사에 견줘 진단 정확도가 70∼80% 수준에 그치는 게 단점이다. 따라서 정밀진단이 필요하거나 수술이 필요한 경우에는 X-선 검사와 별도로 CT 검사를 시행하는 게 일반적이다.

　연구팀은 2003∼2017년 분당서울대병원에서 부비동염이 의심돼 시행한 X-선 검사 9000건을 영상 소견에 따라 정상 혹은 축농증으로 분류하고, 딥러닝 알고리즘 개발에 활용했다.

　또 개발된 알고리즘의 정확도를 검증하기 위해 영상의학과 의사 5명이 CT 검사결과를 바탕으로 내놓은 진단결과와 비교했다.

　이 결과, X-선 검사에 근거한 딥러닝 알고리즘의 축농증 진단 정확도는 CT 검사결과를 판독한 영상의학과 의사와 동등한 수준으로 분석됐다.

　선우준 교수는 "딥러닝 알고리즘을 이용하면 X-선을 이용한 단순촬영검사에서도 정확하게 부비동염을 진단할 수 있음을 증명했다"면서 "다른 부비동염의 진단에도 이번 알고리즘이 적용될 수 있도록 하는 후속 연구를 계획하고 있다"고 말했다.

　연구결과는 국제학술지(Investigative Radiology) 최신호에 게재됐다.

/성남=이동희 기자 dhl@incheonilbo.com
　

---