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류마티스 내과 영역에서 중요한 강직성척추염의 주요 소견 중 하나인 천장관절염은 의료영상 판독시 징후가 미묘하게 나타나 진단 자체가 모호할 수 있고, 객관성과 재현성이 떨어지는 한계가 있어, 정확한 진료와 보험 적용 등에 어려움이 존재한다. 연구진들은 AI를 활용해 의료영상에서 천장관절염을 보다 정확하게 감지할 수 있는 진단 도구를 개발해 치료 계획 최적화와 환자 예후 개선이 필요하다고 판단, 이번 연구를 기획했다.
이번 연구는 인하대학교병원에 내원한 492명의 환자 이미지를 데이터셋으로 활용해 이를 기반으로 한 인공지능 진단 모델을 개발했다. AI 활용이 천장관절염 진단의 정확도 향상에 기여하는지 검증하는 것이 목표다. 연구 결과 딥파이를 통해 개발한 진단 모델은 숙련된 영상의학과 전문의 판독과 유사하거나 더 나은 성능을 보여 임상환경에서 보조적인 진단 도구로 충분히 사용될 수 있음을 증명했다.
딥노이드가 자체 개발한 딥파이는 코딩 없이 누구나 AI모델을 개발할 수 있는 노코딩 AI플랫폼으로 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)를 사용해 이미지 전처리 및 AI연구에 용이하다. 클라우드 기반이어서 컴퓨팅 리소스가 적어도 연구 진행이 가능하며, AI 학습 이미지를 쉽게 드래그 앤 드롭도 가능하다. AI 비전문가인 이번 연구진들도 딥파이의 특징에 주목해 천장관절염 인공지능 진단모델 개발에 적극 활용했다.
이 논문의 교신저자이자 딥노이드의 최고의학책임자를 맡고 있는 인하대병원 영상의학과 이로운 교수는 “딥파이는 이미지 전처리, 고성능 신경망 모듈, 최신 알고리즘 등을 딥러닝과 클라우드기반으로 개발 플랫폼을 제공한다. 고성능 서버나 GPU등 장비가 부족한 의료기관과 대학에서 누구나 쉽게 코딩 없이 데이터를 통해 빠르게 연구를 수행할 수 있는 딥파이의 장점을 이번 연구를 통해 확인할 수 있었다”고 말했다.
