인공지능(AI) 딥러닝(deep learning·기계 학습) 기술로 직업성 폐질환인 진폐증을 95%의 정확도로 가려낼 수 있게 됐다. 국가가 시행하는 진폐증 산업재해 보상 판정에도 활용될 수 있을 전망이다.

가톨릭대 서울성모병원 직업환경의학과 명준표 교수팀은 한국IBM 강상훈 박사팀과 함께 2011년 5월∼2017년 3월 병원에서 진폐로 진단받은 1200여명과 근로복지공단이 보유한 진폐 산재 판정자 100여명의 폐 영상 등을 딥러닝으로 분석해 이 같은 성과를 얻었다고 15일 밝혔다.

연구팀은 이들의 폐 영상을 60세 이상 일반 건강검진 수검자들의 영상과 비교했다. 영상 분석에는 막대한 데이터를 기계가 학습하도록 만드는 방법(합성곱 신경망네트워크)이 활용됐다. 그 결과 진폐증 진단 정확도는 95%에 달했다.

진폐증은 직업이나 환경성 분진에 지속 노출돼 폐에 염증이 생기고 딱딱하게 굳는 질환이다. 근로복지공단의 산업재해 판정 시 영상 판독은 매우 중요하다. 매년 약 1만명이 심사를 신청해 20% 정도만 실제 산재에 해당되는 진폐증 진단을 받는다.

진폐증 진단과 산재 심사에는 시간이 오래 걸리고 심사 재청구, 행정소송 등 분쟁도 많이 발생한다. AI가 활용되면 진폐증 진단의 정확도를 높여 시간과 비용을 줄일 수 있다.

명 교수는 “직업·환경성 질환 진단에 AI를 활용한 첫 사례”라면서 “진폐증 진단 보조로 활용이 기대된다”고 말했다. 또 “추가 연구를 통해 석면피해 구제 및 가습기 살균제로 인한 폐 손상 등 환경성 질환 영상 판정에도 역할이 확대될 수 있을 것”이라고 내다봤다.

민태원 기자 twmin@kmib.co.kr

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