영남대병원, 코로나19 폐렴 환자 구분 인공지능 모델 개발

일반적으로 폐렴이 발생하면 흉부CT 영상에 나타나는 특징적인 양상을 통해 중증도와 원인균을 추정할 수 있다. 그러나 코로나19 바이러스로 인한 폐렴과 세균성 폐렴은 흉부CT 영상에서 차이는 있으나 이를 빠른 시간 내에 확연히 구별하는 데에 한계가 있다.

이에 안준홍, 홍경수 교수팀은 DGIST박상현 교수팀과 함께 인공지능 기술을 활용한 환자 분류 모델을 제안했다. 

축적된 데이터를 스스로 학습하는 인공지능 딥러닝 모델이 자동으로 흉부CT 영상 속 주요 병변들에 주목해 코로나19 환자와 세균성 폐렴 환자를 구분하는 원리다. 해당 모델은 코로나19 진단에 있어 98.6%의 정확도를 보였다.

안준홍 교수는 “이번 연구가 코로나19 팬데믹 시대에 코로나19 바이러스로 인한 폐렴 양상을 빠르고 정확히 진단하는 데에 도움이 되길 바란다. 이외에도 다양한 원인균으로 인한 폐렴 진단에 활용될 것으로 기대한다”고 말했다. 

황보문옥 기자