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국내 연구진이 손발톱에 생긴 검은 줄이 치명적인 피부암인 '흑색종'인지, 단순한 양성 질환인 '흑색조갑증'인지 정확히 구별해내는 인공지능(AI) 진단 보조 기술을 개발했다.
연세대 세브란스병원 피부과 오병호 교수와 원주의대 정밀의학과 추유성 박사 연구팀은 딥러닝 기반 AI를 활용해 손발톱 흑색종과 양성 흑색조갑증을 구분하는 진단 보조 시스템을 개발했다고 밝혔다. 연구결과는 국제학술지 '독일피부과학회지(Journal der Deutschen Dermatologischen Gesellschaft)' 최신호에 실렸다.
손발톱에 검은 선이 나타나는 흑색조갑증은 흔한 증상이지만, 일부는 악성 종양인 손발톱 흑색종의 초기 신호일 수 있다. 하지만 두 질환은 초기 외형이 매우 비슷해 숙련된 전문의도 육안으로 구분하기 어려웠다.
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확실한 진단을 위해 시행하는 손발톱 기질 조직검사는 영구적인 변형이나 후유증을 남길 수 있어 검사를 미루다 조기 치료 시기를 놓치는 경우도 많았다.
흑색조갑증(양성)에 비해 손발톱 흑색종(악성, 암)은 빠르게 넓어지거나 진해지는 경우가 많으며, 손톱 주변의 피부까지 퍼지는 양상을 보인다. 흑색종은 불규칙하고 다양한 색상을 나타내며, 손발톱이 갈라지거나 부서지는 경향이 동반되기도 한다. AI가 두 가지를 구분하는 데 중요한 부분을 활성화(Class Activation Map, CAM)해 보여주고 있다.
연구팀은 환자 294명(흑색종 122명, 흑색조갑증 172명)의 임상 데이터를 바탕으로 AI 모델을 구축했다. 데이터 신뢰성을 높이기 위해 진단 혼선이 생길 수 있는 소아 증례는 제외하고, 동일 환자의 데이터가 학습과 평가에 중복 활용되지 않도록 엄격히 분리했다
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. 성능 평가 결과, 개발된 AI 모델은 두 질환을 구분하는 성능 평가 지표(AUROC)에서 0.954(95.4%)의 높은 정확도를 기록했다. 타 병원 환자 데이터를 이용한 외부 검증에서도 안정적인 성능을 입증했다.
실제 임상 현장 활용도 시험에서도 우수한 효과가 확인됐다. 피부과 전문의와 전공의가 AI의 분석 결과를 참고해 다시 진단했을 때, 전체 진단 정확도는 기존 70%에서 80.8%로 10.8%p 상승했다. 특히 숙련도가 상대적으로 낮았던 전공의 그룹에서 진단 정확도 향상 폭이 가장 컸으며, 의료진 간 진단 일치도 역시 개선됐다.
세브란스병원 피부과 오병호 교수는 "이번 연구는 실제 진료 현장에서 즉시 적용 가능한 진단 보조 기술의 가능성을 입증했다는 。에서 의미가 크다"며 "향후 손발톱 흑색종의 조기 진단을 통해 환자 생존율을 높이고 불필요한 조직검사 건수를 줄이는 데 기여할 수 있길 기대한다"고 말했다.
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