선우준·이경준 분당서울대병원 영상의학과 교수팀은 딥러닝 알고리즘을 활용한 상악동 부비동염(축농증) 진단의 정확도가 영상의학과 의사와 같은 수준을 기록했다는 연구결과를 13일 발표했다.
부비동염은 코 주위의 얼굴뼈 속에 존재하는 빈 공간인 부비동의 입구가 막혀 분비물이 원활하게 배설되지 못해 염증이 생기고 고름이 고이는 질환이다. 흔히 축농증이라고 부른다.
이 질환을 1차적으로 진단하는 데 가장 많이 이용하는 것은 X-레이 촬영이다. 컴퓨터단층촬영(CT)보다 방사선 노출량이 적지만 진단정확도가 70~80% 수준으로 높지 않아 정밀진단이 필요하거나 수술을 계획하고 있다면 CT 촬영이 원칙이다.
연구팀은 2003~2017년 분당서울대병원에서 부비동염이 의심돼 시행한 X-레이 단순촬영검사 결과 9000건을 영상 소견에 따라 정상 혹은 상악동 부비동염으로 분류했다. 이어 데이터를 학습용 데이터 8000건과 검증용 데이터 1000건으로 나눠 딥러닝 알고리즘 개발에 활용했다.
개발된 알고리즘을 더 정확히 검증하려는 목적으로 함께 촬영한 CT검사 소견에 따라 정답을 매긴 두 개의 시험용 데이터를 따로 만들었고, 이를 토대로 알고리즘 판정과 숙련된 영상의학과 의사 5명과의 진단정확도를 비교했다.
그 결과 딥러닝 알고리즘의 성능은 모든 시험용 데이터에서 영상의학과 의사와 동등한 수준의 진단 정확도를 보였다. 정확한 검증을 위해 분당서울대병원의 영상데이터를 이용해 학습한 딥러닝 알고리즘을 서울대병원 본원의 영상데이터에 적용했을 때에 진단정확도가 그대로 유지됐다.
선우준 교수는 “이번 연구로 딥러닝 알고리즘을 활용하면 X-레이 단순촬영검사만으로도 정확하게 부비동염을 진단할 수 있음을 증명했다”며 “X-레이 단순촬영검사는 CT보다 방사선양이 20분의 1 수준이라 방사선 노출을 최소화하는 데에도 도움될 것”이라고 말했다.
이어 “딥러닝 알고리즘의 효용성을 확인하려면 추가적인 임상시험이 필요하다”며 “알고리즘의 정확도를 향상시키고 상악동 이외의 전두동, 사골동, 접형동 등 다른 부비동염의 진단에도 활용할 수 있도록 두 가지 이상 각도에서 촬영한 단순촬영검사를 이용하는 후속연구를 계획하고 있다”고 덧붙였다.
이번 연구결과는 국제학술지 ‘임상방사선학(Investigative Radiology)’ 최신호에 게재됐다.
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