[보도자료] 딥노이드 딥파이(DEEP:PHI) 활용‘천장관절염(Sacroiliitis) 인공지능 진단모델’ 논문 SCI-E급 국제학술지에 게재

- 인공지능 플랫폼 DEEP:PHI 활용 연구 논문,  SCI-E급 국제학술지 Diagnostics에 게재

- DEEP:PHI로 개발한 진단 모델은 ‘천장관절염’의 조기 감지 및 중증도 분류에 큰 성과 보여

인하대학교병원 영상의학과 이규홍 교수가 제1 저자로 저술한 천장관절염(Sacroiliitis)의 진단에 있어 AI 활용의 유효성을 밝힌 논문이 SCI-E급 국제 학술지 「 Diagnostics」 2023년 12월호에 게재되었다. 해당 연구는 인하대학교병원 류마티스 내과 교수진(이하 연구진)과 협업하여 공동 진행하였고 본 연구에는 의료 인공지능 전문기업 딥노이드의 AI 플랫폼 딥파이(DEEP:PHI)가 사용되었다.

류마티스 내과 영역에서 중요한 강직성척추염의 주요 소견 중 하나인 천장관절염은 의료영상 판독 시, 징후가 미묘하게 나타나 진단 자체가 모호할 수 있고, 객관성과 재현성이 떨어지는 한계가 있어, 정확한 진료와 보험 적용 등에 어려움이 존재한다. 이에, 연구진들은 AI를 활용하여 의료영상에서 천장관절염을 보다 정확하게 감지할 수 있는 진단 도구를 개발해, 치료 계획 최적화와 환자 예후 개선이 필요하다고 판단하여 본 연구를 기획하였다.

이번 연구는 인하대학교병원에 내원한 492명의 환자 이미지를 데이터셋으로 활용해 이를 기반으로 한 인공지능 진단 모델을 개발하였으며, AI의 활용이 천장관절염 진단의 정확도 향상에 기여하는 지를 검증하는 것을 목표로 하였다. 연구 결과, 딥파이를 통해 개발한 진단 모델은 숙련된 영상의학과 전문의 판독과 유사하거나좀 더 나은 성능을 보여 임상환경에서 보조적인 진단 도구로 충분히 사용될 수 있음을 증명했다.

딥노이드가 자체 개발한 딥파이는 코딩 없이 누구나 AI모델을 개발할 수 있는 노코딩 AI플랫폼으로 GUI(그래픽 사용자 인터페이스)를 사용하여, 이미지 전처리 및 AI연구에 용이하다. 클라우드 기반이기 때문에 컴퓨팅 리소스가 적어도 연구 진행이 가능하며, AI 학습 이미지를 쉽게 드래그 앤 드롭도 가능하다. AI와 관련해 비전문가인 이번 연구진들도 이러한 딥파이의 특징에 주목하여, 이번 천장관절염 인공지능 진단모델 개발에 적극 활용하였다.

이 논문의 교신저자이자 딥노이드의 최고의학책임자를 맡고 있는 인하대병원 영상의학과 이로운 교수는 “딥파이는 이미지 전처리, 고성능 신경망 모듈, 최신 알고리즘 등을 딥러닝과 클라우드기반으로 개발 플랫폼을 제공한다. 고성능 서버나 GPU등 장비가 부족한 의료기관과 대학에서 누구나 쉽게 코딩 없이 데이터를 통해 빠르게 연구를 수행할 수 있는 딥파이의 장점을 이번 연구를 통해 확인할 수 있었다.” 고 밝혔다.