손톱 모세관 내시경 이미지만으로 전신 경화증을 모니터링 할 수 있는 의료 인공지능(AI)이 공개돼 학계의 주목을 받고 있다.

중요 임상 지표인 모세혈관 확장 등을 90% 이상 잡아낸다는 점에서 임상 적용 가능성에 대한 기대감이 높아지고 있는 것. 전문의들의 업무를 크게 줄이는 기회가 된다는 것이 전문가들의 설명이다.

현지시각으로 10일부터 14일까지 미국 아틀란타에서 진행되는 미국류마티스학회 연례회의(ACR 2022)에서는 손톱 이미지 만으로 전신 경화증에 대한 모니터링이 가능한 의료 AI의 임상 결과가 공개될 예정이다.

전신 경화증은 피부가 수축해 딱딱해지면서 내부 장기가 순차적으로 손상되며 심할 경우 사망에 이르는 중증 질환이다.

이에 대한 진단과 모니터링은 보통 손발톱 모세관 내시경(NFC)를 활용하고 있는 상황. 미세혈관의 이상을 추적해 전신 경화증의 발병과 악화를 모니터링 하는 방식이다.

하지만 NFC의 경우 매우 숙련된 전문의들 외에는 제대로 활용하기 어렵다는 점에서 이에 대한 접근성 문제가 늘 제기돼 왔다. 다양한 측면에서 이에 대한 접근성을 높이기 위한 시도가 이어진 것도 이러한 배경 때문이다.

독일 취리히 의과대학 알렉산드루(Alexandru Garaiman) 박사가 이끄는 연구진이 이에 대한 딥러닝과 알고리즘에 주목한 이유도 여기에 있다.

만약 알고리즘을 활용해 NFC 이미지를 자동으로 읽어들이고 진단에 활용할 수 있다면 이러한 접근성 문제를 해결할 수 있기 때문이다.

이에 따라 연구진은 오픈 소스 알고리즘인 비전 트랜스포머(Vision Transformer)를 활용해 이에 대한 AI 프로그램을 구성한 뒤 1만 7000개의 이미지를 학습시켜 임상 적용 가능성을 타진했다.

샘플링된 데이터 세트를 이 인공지능과 숙련된 류마티스 전문의 4명에게 무작위 배정해 신뢰도와 정확도를 비교한 것이다.

그 결과 인공지능은 거대 모세혈관의 경우 92.6%의 정확도로 이를 진단하고 악화율을 분석했다. 또한 모세혈관 확장의 경우 90.2%의 정확도를 보였다.

특히 같은 케이스에 대한 전문의들과의 비교에서 상당한 동등성을 보였다. 더욱이 일부 숙련된 류마티스 전문의(1명)보다는 더욱 정확한 진단 결과를 내놨다.

알렉산드루 박사는 "이 인공지능은 류마티스 전문의를 대체하기 위한 것이 아니라 충분히 알고리즘으로 NFC의 접근성을 해결할 수 있다는 것을 보여주기 위한 것"이라며 "이번 연구를 통해 인공지능이 충분히 NFC 이미지 분석에 효과적이라는 것을 보여줬다"고 설명했다.

이어 그는 "현재 류마티스 질환의 증가 등으로 전문의들의 업무가 상당히 과중한 상태라는 점에서 이러한 인공지능을 로딩을 줄이는데 상당한 도움이 될 것"이라며 "최종 판단은 전문의가 한다는 전제 아래 상당히 유용한 도구가 될 것"이라고 밝혔다.