힐하우스 백반증 연구 64 · 원저
백반증 범위를 사람이 아니라 컴퓨터가 정확히 잴 수 있을까요?
Reliability and agreement testing of a new automated measurement method to determine facial vitiligo extent using standardized ultraviolet images and a dedicated algorithm
최종 감수
한마디로
얼굴 백반증의 넓이를 사람의 눈 대신 컴퓨터 프로그램(Vitil-IA)으로 자동 측정하는 방법을 검증했습니다. 같은 사진을 다시 재도 오차가 3% 미만으로 매우 일관됐습니다.
백반증 치료가 잘 되고 있는지 판단하려면 '색이 얼마나 돌아왔는가'를 재야 합니다. 그런데 이 측정이 생각보다 주관적입니다. 지금 널리 쓰는 얼굴 백반 면적 점수는 결국 사람이 눈으로 매기는 것입니다. 그래서 평가자에 따라 결과가 달라지곤 했습니다. 특히 병변이 얼룩덜룩할 때는 전문가들 사이에서도 판정이 엇갈렸습니다. 그래서 사람의 눈 대신 컴퓨터가 일관되게 재도록, 표준 자외선 사진을 분석하는 전용 프로그램을 만들어 검증해 보았습니다.
Q1 왜 이런 자동 측정법이 필요한가요?
지금까지 얼굴 백반증의 넓이를 재는 점수는 평가자의 주관이 섞여, 사람마다 결과가 달라지는 한계가 있었습니다. 백반증 치료 효과를 판단할 때는 '색이 얼마나 돌아왔는가'가 가장 중요한 기준입니다. 그런데 그 판정이 들쭉날쭉하면 연구의 신뢰도가 흔들립니다. 그래서 저희는 표준화된 자외선 사진을 분석해 색이 빠진 비율을 자동으로 계산하는 'Vitil-IA'라는 프로그램을 만들었습니다. 사람의 눈 대신 일관된 기준으로 재면, 누가 평가해도 같은 결과를 얻을 수 있으리라 기대했습니다.
Q2 실제로 얼마나 정확했나요?
같은 사진을 다시 재도 오차가 3% 미만으로 매우 안정적이었고, 전문가의 판정과도 잘 들어맞았습니다. 백반증 전문가 그룹이 매긴 점수와 견주었을 때 차이가 거의 없었습니다. 반면 사람이 매기는 점수는 병변이 얼룩덜룩할 때 평가자끼리 결과가 크게 어긋났습니다. 아래 표의 '일치도'는 1에 가까울수록 평가자들의 결과가 서로 잘 맞는다는 뜻입니다. 사람의 판정은 평가자에 따라 편차가 컸지만, 프로그램은 그런 흔들림 없이 일관된 값을 내놓았습니다. 경험이 적은 의사가 재도 믿을 만한 결과를 얻을 수 있다는 뜻입니다.
측정 방법별 정확도·일치도
| 항목 | 수치 | 쉽게 말하면 |
|---|---|---|
| 프로그램 반복 측정 오차 | 3% 미만 | 매우 안정적 |
| 프로그램과 전문가의 평균 차이 | 5.57 | 전문가 판정과 거의 일치 |
| 사람이 매긴 점수의 일치도(전문가) | ICC 0.52 | 사람끼리는 중간 정도만 일치 |
| 얼룩덜룩한 병변에서의 일치도(비전문가) | ICC 0.19 | 사람 판정 편차가 매우 큼 |
맺음말
사람의 눈에 기대던 백반증 평가를, 더 객관적이고 일관되게 바꿀 수 있는 가능성을 보여 준 연구입니다. 평가가 흔들리지 않아야 치료 효과도 정확히 판단할 수 있습니다. 그러니 이런 도구는 연구와 진료 모두에 큰 힘이 됩니다. 특히 경험이 적은 의사도 믿을 만한 결과를 얻을 수 있다는 점이 반갑습니다.
