[쿠키과학] ETRI 'AI로 당뇨발 병변 분별하는 기술'… 국제대회 1위

자기지도학습으로 당뇨병·피부질환 병변 영역 정확히 추적
노인성 욕창 진단 예측기술 등 응용

기사승인 2024-11-07 14:26:11

지난달 6일 모로코에서 열린 ICCAI 주최 ‘당뇨발 의료이미지 데이터를 활용해 AI 성능을 겨루는 대회(DFUC)'에서 1위를 차지한 ETRI 연구진. ETRI

한국전자통신연구원(ETRI)이 글로벌 의료이미지 학회 주최 의료기술 인공지능(AI) 대회에서 1위를 차지했다.

ETRI는 지난달 6일부터 모로코에서 열린 ‘국제의료영상컴퓨팅 및 인터벤션 학술대회(MICCAI)’에서 주최한 ‘당뇨발 의료이미지 데이터를 활용해 AI 성능을 겨루는 대회(DFUC)'에서 세계 1위에 올랐다.

당뇨발은 당뇨환자 4명 중 1명이 앓는 당뇨합병증으로, 혈액순환 문제로 심장에서 가장 먼 발가락 끝이나 발뒤꿈치 피부가 괴사하는 당뇨병성 족부병증이다.

이번 대회는 당뇨발의 자기지도학습 기반 인스턴스 분할을 주제로, 라벨링 되지 않은 의료데이터를 활용한 병변영역 분할이 주요 과제로 제시됐다.

지도학습은 관련 사진 수만 장과 데이터가 필요하고, 의료데이터 특성상 라벨링이 어렵고 비용이 많이 소요된다.

자기지도학습은 이 문제를 해결하기 위한 핵심 기술로, 적은 데이터로도 병변의 영역을 잘 알아낼 수 있다. 또 자기지도학습 기반 인스턴스 분할은 같은 종류라도 병변을 각각 식별하고 경계를 정확히 구분하는 과정에서 중요한 역할을 한다.

이같은 기술은 라벨이 없는 데이터에서 자동으로 병변을 분할해 내는 데 중요한 기여를 하고, 당뇨병이나 각종 피부질환에서 병변의 정확한 영역을 찾아 진료 때 치료방법을 도울 수 있는 보조 수단으로 큰 도움을 준다.

ETRI 연구진은 이번 대회에서 제공받은 2000여 테스트 데이터에 변형된 자기지도학습모델을 적용, 최고 성적을 거뒀다. 이는 당뇨발 이미지 분석뿐 아니라 다양한 만성질환 진단에도 응용할 수 있는 중요한 기술적 진보로 평가받았다.

이번 과제는 만성 노인질환인 욕창과 당뇨발 관리에 중점을 두고 있다.

연구진은 AI 기술을 적용한 의료영상 분석기술뿐 아니라 욕창 예방을 위한 섬유형 압력매트, 당뇨발 진단을 위한 광학단층촬영(OCT), 테라헤르츠 기술을 활용한 당뇨발 수분도 측정장비를 개발 중이다.

이를 통해 노인질환 조기 진단과 치료를 위한 첨단 의료솔루션을 제공할 방침이다.

아울러 연구진은 향후 기술을 발전시켜 더 많은 의료분야에 AI를 적용하고 글로벌 경쟁력을 강화할 계획이다.

인공지능 기반 당뇨발 이미지 분석 기술 자기지도학습모델을 논의하는 ETRI 연구진. ETRI

이세형 ETRI 인공지능융합연구실 연구원은 “이번 연구성과를 기반으로 당뇨발 이미지를 분석하는 기술을 고도화하고, 노인성 욕창 등 만성 피부질환 진단 예측기술 개발에도 적용할 예정”이라고 말했다.

한편, 이번 대회 수상 논문은 의료영상분야 국제학술지 ‘의료 이미지 분석(Medical Image Analysis)’에 게재될 예정이다.

이번 연구는 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원이 지원하는 ‘노인 만성 피부질환 관리를 위한 XR 트윈 기술개발’ 과제와 광주 지방보조사업 지원으로 진행됐다.