아이들에게 흔히 발생하는 중이염은 제대로 치료하지 않고 오랫동안 방치하면 청력이 떨어질 수도 있고, 심한 경우 언어발달장애와 같은 심각한 후유증까지 발생할 수 있다.  

하지만 고막 안쪽에 생기는 중이염 등 중이 질환을 검이경(귀내시경)으로 짧은 시간 내 정확하게 진단하는 것은 생각보다 까다롭다. 이비인후과 전문의의 진단율이 약 73%라는 연구 결과가 있을 정도인데, 최근 딥러닝 기술 기반의 인공지능이 중이염 등 중이 질환을 정확하게 진단해낸다는 연구 결과가 발표됐다.

안중호 서울아산병원 이비인후과 교수 ‧ 권지훈 의공학연구소 교수팀은 6600여 건의 검이경 검사 사진을 활용해 귀의 중이 질환을 진단해내는 인공지능 알고리즘을 개발하고 실제로 적용한 결과 95% 이상의 진단 정확도를 보였다고 최근 밝혔다.

특히 연구팀은 인공지능 알고리즘에 다중 분류 시스템 개념을 도입해, 인공지능이 여러 개의 중이 질환을 함께 진단할 수 있도록 했다.

지금까지 중이 질환을 진단하는 인공지능에 대한 연구가 활발히 진행돼 왔지만 여러 중이 질환을 동시에 진단해낼 수 있는 인공지능은 없었다. 예를 들어 중이염에 고막염까지 같이 생긴 경우 둘 다 함께 진단하지 못했다.

어린 환아들은 귀 전문의가 있는 이비인후과가 아닌 소아과에서 진찰을 받기도 하고 성인의 경우 가정의학과를 먼저 찾기도 하는데, 여러 중이 질환을 함께 진단해낼 수 있는 인공지능을 활용하면 앞으로 진단 정확도를 더욱 높여 더 많은 환자들이 조기에 적절한 치료를 받을 수 있을 것으로 기대된다.

안중호 서울아산병원 이비인후과 교수 ‧ 권지훈 의공학연구소 교수팀은 2018년 1월부터 2020년 12월까지 검이경 검사를 받은 환자들의 6,630장의 검사 사진을 활용해 중이 질환을 진단하는 인공지능 알고리즘을 개발했다.

연구팀은 인공지능이 1차로 만성 중이염, 삼출성 중이염 여부를 진단하고, 2차로 중이염 환자에게서 흔히 나타날 수 있는 진주종, 고막염, 진균증을 함께 진단할 수 있게 검사 사진을 학습시켰다.

이후 실제로 진단 정확도를 측정한 결과, 중이염은 약 95%의 정확도로 진단해냈으며 다른 질환들의 진단 정확도도 96~98%인 것으로 나타났다.

권지훈 서울아산병원 의공학연구소 교수는 “중이 질환을 정확하게 진단하기 위해 지금까지 연구된 인공지능들은 한 개의 질환에 대한 진단밖에 할 수 없었지만, 이번 연구는 발전된 학습 시스템을 통해 인공지능이 여러 질환을 한 번에 진단할 수 있어 추가 연구를 통해 실제 임상 현장에서도 활용이 가능할 것으로 기대된다”고 말했다.

안중호 서울아산병원 이비인후과 교수는 “특히 어린 아이들은 검이경으로 귀 검사를 하는 것이 쉽지 않아 아주 숙련된 귀 분야 전문의가 아니면 중이 질환을 놓칠 수가 있는데, 인공지능을 활용해 진단 정확도를 높일 수 있을 것으로 기대된다”면서,

“나아가 인공지능을 활용해 환자들이 스마트폰으로 중이 질환 여부를 스스로 확인하고 병원에 가야 할 필요성을 쉽게 판단할 수 있게 되는 것을 목표로 지속적으로 추가 연구를 진행할 것”이라고 밝혔다.

이번 연구는 국제 학술지 ‘플로스 원(PLoS One, IF=3.752)’에 최근 게재됐다.