힐하우스 백반증 연구 72 · 원저
사진만으로 인공지능이 백반증이 번지는 중인지 알아낼 수 있을까요?
Performance of deep learning algorithm based on Xception in evaluating morphological characteristics reflecting the activity of vitiligo
최종 감수
한마디로
사진을 보고 컴퓨터가 '지금 백반증이 번지는 중인지'를 알아낼 수 있는지 살펴본 연구입니다.
요즘은 사진 한 장으로 피부를 읽어 내는 인공지능 기술이 빠르게 발전하고 있습니다. 백반증에서 '지금 번지고 있는가'는 치료 시점을 정하는 열쇠입니다. 그런데 그 신호가 아주 미묘해서 사람 눈으로는 놓치기 쉽습니다. 그래서 컴퓨터에게 백반증 사진을 잔뜩 보여 주고 학습시킨 다음, 번지는 중인 백반증을 얼마나 잘 가려내는지 확인해 봤습니다. 저는 이 연구에 공동연구자로 참여했습니다.
Q1 컴퓨터는 무엇을 보고 백반증이 번지는 중인지 판단하나요?
백반증이 번질 때 나타나는 아주 작은 모양 변화를, 컴퓨터가 수많은 사진을 보며 스스로 익힙니다. 예를 들어 흰 반점의 가장자리가 또렷한지 뿌옇게 번져 있는지, 주변에 작은 색 변화가 있는지 같은 단서들입니다. 사람 눈으로는 놓치기 쉬운 신호들이지요. 이번 연구에서는 Xception이라는, 의료 사진 판독에 강한 인공지능 프로그램을 썼습니다. 의사의 주관적인 인상 대신, 사진에서 늘 같은 기준으로 신호를 읽어 내려 한 시도입니다.
Q2 이 기술이 진료에 어떤 도움이 되나요?
번지는 중인지 아닌지를 늘 같은 기준으로 판단할 수 있으면, 언제 치료를 서둘러 시작할지 정하는 데 큰 도움이 됩니다. 지금까지는 의사의 경험과 눈썰미에 기대는 부분이 컸습니다. 컴퓨터가 이를 곁에서 도와주면, 의사에 따라 판단이 갈리는 폭을 줄일 수 있습니다. 또 같은 기준으로 여러 번 재 볼 수 있어, 시간이 지나며 나아지는지 나빠지는지 따라가기에도 좋습니다. 물론 의사를 대신하는 것이 아니라 곁에서 돕는 도구입니다. 앞으로 이런 기술이 다듬어지면 더 이른 시기에 알맞은 치료를 시작하는 데 보탬이 될 것입니다.
맺음말
백반증 치료는 '번지는 시기를 놓치지 않는 것'이 무척 중요합니다. 컴퓨터가 그 판단을 도와준다면, 결정적인 시점을 더 정확히 잡아낼 수 있을 것입니다. 저는 이런 기술이 진료의 눈을 넓혀 주는 든든한 조수가 되리라 기대하며 이 연구에 참여했습니다.
