50대 주부 A씨는 최근 오른쪽 눈 아래 큰 점이 신경 쓰였다. 예전보다 크기가 커지고 색깔도 점점 짙어졌다. 아프거나 가려운 증상이 없어 그냥 점으로 생각했다. 그녀는 혹시 몰라 병원을 찾았고 의사로부터 피부암의 일종인 기저세포암 진단을 받았다. 다행히 이 암은 치료가 쉬워 병변 주위의 암 조직을 때어내는 간단한 수술로 제거가 가능했다. 

피부암은 대개 가려움증이나 통증 같은 자각 증상이 없는 경우가 많고 평범한 점이나 반점, 결절에서 암으로 발전하기 때문에 육안으로 구분해내기가 매우 어렵다. 치료 없이 계속 방치해 두면 피하와 근육, 심지어 뼈에도 퍼질 수 있어 조기에 발견하고 치료하는 것이 매우 중요하다. 

이처럼 피부암은 점, 검버섯 등과 구분하기 어려워 전문의도 오진하는 경우가 종종 있다. 그래서 정확도 높은 진단 필요성이 대두되고 있는데 몇 년 전부터는 AI(인공지능)를 활용한 피부암 진단 연구가 활발히 이뤄지고 있다. 하지만 지금까지 나온 AI는 얼굴 사진을 보고 피부암을 직접 검출할 수가 없었다. 얼굴에는 다양하고 복잡한 해부학적 구조물이 있어 AI가 피부암과 정상 구조물을 구별하는 데 어려움이 있었기 때문이다. 
최근 한림대학교강남성심병원 성형외과 김성환 교수팀은 딥러닝 기술을 기반으로 한 AI가 이 피부암을 정확하게 찾아낸다는 연구결과를 발표했다. 

해당 연구는 ‘합성곱신경망을 이용한 피부암 진단’이라는 제목의 논문으로 국제 피부연구학회지 ‘JAMA Dermatology’ 2020년 1월호에 게재됐다. 

합성곱신경망(CNN)은 망막의 구조와 유사한 신경망 알고리즘으로 시각 분야 연구에서 사물을 분류하는 데 사용된다. 

연구팀은 AI에 피부 종양 사진, 피부질환 및 정상 피부 사진 110여만장을 사전에 학습시켜 피부암으로 추정되는 병변의 위치를 검출하고 피부암 유무를 정확하게 구분할 수 있도록 했다. 

이후에 2010년 1월부터 2018년 9월까지 3개 병원(한림대강남성심병원·전남대병원·서울아산병원)에서 진료받은 환자 673명의 기저세포암, 편평세포암 사진 2845장을 테스트에 사용했다. 그 결과 AI의 피부암 진단 민감도는 89.2%로 나타났다. 민감도는 실제 질병이 있을 때 질병이 있다고 진단할 확률을 의미한다. 

김성환 교수는 ”AI의 피부암 진단 능력이 전문의와 비슷하다는 결과가 나왔지만 실제 진료에서는 전문의는 시각 정보만으로 판단하지 않고 환자의 병력을 종합해서 진단한다“며 ”다만 AI는 의사보다 빠르고 쉬지 않고 많은 일을 할 수 있기 때문에 대량의 환자를 빠르게 분석할 수 있다는 장점이 있다. 구별하기 까다로운 피부암 조기 발견 및 치료에 큰 도움이 될 것으로 본다”고 말했다. 

이번 연구는 한림대학교강남성심병원 성형외과 김성환 교수와 함께 아이피부과 한승석 원장, 서울아산병원 피부과 장성은 교수, 세브란스병원 피부과 문익준 교수가 공동으로 참여했다.
편평세포암 사진 몇 장을 김성환 교수팀이 테스트에 활용했어
2845장