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정확도 95% 이상으로 흑색종·흑색조갑증 구별
(서울=연합뉴스) 흑색조갑증(양성)에 비해 손발톱 흑색종(악성, 암)은 빠르게 넓어지거나 진해지는 경우가 많으며, 손톱 주변의 피부까지 퍼지는 양상을 보인다. 흑색종은 불규칙하고 다양한 색상을 나타내며, 손발톱이 갈라지거나 부서지는 경향이 동반되기도 한다. AI가 두 가지를 구분하는 데에 중요한 부분을 활성화(Class Activation Map, CAM)해 보여주고 있다. 2026.08.11. [세브란스병원 제공. 재판매 및 DB 금지]
(서울=연합뉴스) 김잔디 기자 = 손발톱에 검은 줄이 생기는 흑색조갑종은 비교적 흔한 증상이지만 일부는 초기 흑색종일 수 있어 조기에 구별하는 게 중요하다.
숙련된 피부과 전문의도 육안만으로는 가려내기 쉽지 않은데, 인공지능(AI)을 토대로 손발톱 흑색종 여부를 가려내 의사의 진단을 돕는 기술이 개발됐다.
세브란스병원 피부과 오병호 교수 연구팀은 딥러닝 기반 AI를 이용해 손발톱 흑색종과 양성 흑색조갑증을 구별하는 진단 보조시스템을 개발했다고 11일 밝혔다.
손발톱에 생기는 흑색종과 양성 흑색조갑증을 구별하고 정확히 진단하기 위해서는 손발톱 뿌리가 있는 기질 부위의 조직검사를 시행해야 한다. 검사 과정에서 손발톱을 뿌리에 가깝게 깊이 잘라내야 하므로, 검사 후 환자의 고통과 불편이 클 뿐만 아니라 영구적 변형과 같은 후유증이 나타날 수 있다. 이러한 이유로 현장에서는 조직검사를 미루고 경과를 관찰하는 경우가 많아 흑색종을 조기 진단하기 어려웠다.
이에 연구팀은 환자 불편을 해소하고 흑색종의 조기 진단 가능성을 높이고자 딥러닝 기반 AI 모델을 개발했다.
연구팀은 AI에 손발톱 흑색종 환자 122명과 양성 흑색조갑증 환자 172명 등 총 294명의 임상 자료를 학습시켜 진단 보조 모델을 구현했다.
AI 모델은 손발톱 흑색종과 양성 흑색조갑증을 구별하는 과정에서 95% 이상의 높은 정확도를 보였다.
실제 현장에서 도움이 될 수 있다는 사실도 확인됐다.
연구팀은 피부과 전문의와 전공의를 대상으로 동일한 사례를 AI 도움 없이 진단한 뒤, AI 결과를 참고해 다시 진단케 해 비교했다.
그 결과 이들의 진단 정확도는 70%에서 80.8%로 향상됐다. 특히 피부과 전공의에서 정확도 향상이 가장 크게 나타났다.
오병호 교수는 "이번 연구를 통해 실제 임상에서 활용할 수 있는 진단 보조기술의 가능성을 제시했다"면서 "향후 손발톱 흑색종 조기 진단을 통해 환자의 생존율 향상과 불필요한 조직검사 감소에 기여할 수 있길 기대한다"고 말했다.
연구 결과는 국제학술지 '독일피부과학회지'(Journal der Deutschen Dermatologischen Gesellschaft) 최신호에 게재됐다.
[세브란스병원 제공. 재판매 및 DB 금지]
jandi@yna.co.kr
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