양성 흑색조갑증(왼쪽)에 비해 손발톱 흑색종은 빠르게 넓어지거나 진해지는 경우가 많으며, 손톱 주변의 피부까지 퍼지는 양상을 보인다. 인공지능(AI)이 두 가지를 구분하는 데 중요한 부분을 활성화(CAM)해 보여주고 있다. 사진 제공=연세의료원 손발톱에 생기는 피부암의 조기 진단을 돕는 인공지능(AI) 기술이 국내 연구진에 의해 개발됐다. 세브란스병원은 오병호 피부과 교수와 추유성 원주의과대학 정밀의학과 박사 공동 연구팀이 딥러닝 기반 AI를 이용해 손발톱 흑색종과 양성 흑색조갑증을 구별하는 진단 보조시스템을 개발했다고 14일 밝혔다. 흑색조갑종은 손발톱에 검은색이나 간색의 세로 줄무늬가 생기는 질환이다. 멜라닌 세포가 자극을 받아 색소를 많이 만들거나 외상, 임신, 곰팡이 감염 등 다양한 원인에 의해 비교적 흔하게 발생한다. 양성인 경우에는 특별한 치료가 필요하지 않다. 다만 일부는 치명적인 피부암인 흑색종의 초기 신호일 수 있어, 구별이 필요하다. 뽀빠이릴게임 문제는 초기 손발톱 흑색종은 양성 병변과 외형이 매우 비슷하다는 。이다. 숙련된 피부과 전문의도 육안만으로 구별하기 어려운 경우가 있다. 오병호(왼쪽) 세브란스병원 피부과 교수, 추유성 원주의과대학 정밀의학과 박사. 사진 제공=연세의료원 손발톱에 생기는 흑색종을 정확하게 진단하기 위해서는 손발톱 뿌리가 있는 기질 부위의 조직검사가 필요하다. 이는 손발톱을 뿌리에 가깝게 깊이 잘라내야 하기 때문에 검사 과정에서 환자의 고통이 크고, 영구적 손발톱 변형과 같은 후유증이 남을 수 있다. 이러한 이유로 조직검사를 미루고 경과를 관찰하는 경우가 많았던 실정이다. 연구팀은 손발톱 흑색종 환자 122명과 양성 흑색조갑증 환자 172명 등 총 294명의 임상 자료를 수집한 다음, AI에 학습시켜 진단 보조 모델을 완성했다. 오리지날신천지 진단 혼선을 줄이기 위해 소아 흑색조갑증은 AI 학습에서 제외했고, 동일 환자의 사진이 학습과 평가에 동시에 사용되지 않도록 데이터를 분리해 AI 모델의 신뢰성을 높였다. 분석에 따르면 해당 모델은 손발톱 흑색종과 양성 흑색조갑증을 구별하는 과정에서 95% 이상의 높은 정확도를 보였다. 다른 의료기관의 환자 데이터로 시행한 외부 검증에서도 우수한 성능을 나타냈다. 연구팀은 피부과 전문의와 전공의에게 동일한 사례를 AI 도움 없이 진단하도록 한 뒤, AI 결과를 참고한 진단과 비교했다. 그 결과 이들의 진단 정확도는 70%에서 80.8%로 향상됐다. 특히 피부과 전공의의 진단 정확도가 크게 향상됐고, 의료진 간 진단 일치도도 개선된 것으로 나타났다. AI가 실제 진료 현장에서 손발톱 흑생종 진단에 도움이 될 수 있음을 입증한 것이다. 오병호 교수는 “실제 임상에서 활용할 수 있는 AI 진단 보조기술의 가능성을 제시한 연구”라며 “향후 손발톱 흑색종 조기 진단을 통해 환자의 생존율 향상과 불필요한 조직검사 감소에 기여할 수 있을 것”이라고 말했다. 이번 연구 결과는 국제학술지 ‘독일피부과학회지’ 최신호에 실렸다. 한 조직검사 감소에