초록 ▼

□ 연구개요
피부질환은 매우 흔한 질환이지만, 피부질환 및 피부암을 전문적으로 진료 볼 수 있는 전문의는 부족하고, 대부분의 전문의가 서울, 경기도 및 6개 광역시에 분포하고 있어 의료자원 불균형이 심화되고 있다. 딥러닝이 도입된 이후 딥러닝이 의사의 진단 능력 향상에 도움을 줄 수 있다는 연구 결과들이 지속적으로 발표되었다. 하지만 딥러닝 알고리즘은 학습된 데이터셋과 비슷한 질환 특성과 분포를 가지지 않는 경우, 똑같은 성능이 나올 수 없는 문제가 있으며, 인공지능 모델의 성능 자체가 균등하지 않아, 실제 임상에서 사용되는

□ 연구개요
피부질환은 매우 흔한 질환이지만, 피부질환 및 피부암을 전문적으로 진료 볼 수 있는 전문의는 부족하고, 대부분의 전문의가 서울, 경기도 및 6개 광역시에 분포하고 있어 의료자원 불균형이 심화되고 있다. 딥러닝이 도입된 이후 딥러닝이 의사의 진단 능력 향상에 도움을 줄 수 있다는 연구 결과들이 지속적으로 발표되었다. 하지만 딥러닝 알고리즘은 학습된 데이터셋과 비슷한 질환 특성과 분포를 가지지 않는 경우, 똑같은 성능이 나올 수 없는 문제가 있으며, 인공지능 모델의 성능 자체가 균등하지 않아, 실제 임상에서 사용되는 인공지능 모델이 존재하지 않는다. 따라서, 다양한 환경에서 딥러닝 알고리즘 모델을 이용하여 피부질환 및 피부암 진단을 검증하는 무작위 대조군 연구, 대규모 코호트 연구가 반드시 지속적으로 필요하다.

□ 연구 목표대비 연구결과
임상 사진 데이터 구축 : 딥러닝 알고리즘 학습을 위해 대량 데이터 수집을 하고, 표준화 과정을 거친 데이터 확보하기 위해서 데이터 및 서버 구축을 하였고, 대량의 데이터를 학습용, 검증용, 시험용 데이터 셋을 구분하여 구축한후, 딥러닝 알고리즘 모델을 개발하였음,
알고리즘 모델 개발과 성능 향상 : 피부암 및 질환 진단 확립을 위해 모델 성능 향상을 시키고 최적화하였고, 검사 자체의 신뢰도 향상을 시켰음. 파이썬을 이용한 모델을 이용하여 자동 분류 시스템을 적용하였고, 민감도과 특이도를 전문의 이상의 수준으로 향상 시켰음.
알고리즘 모델 지속적인 개선과 검증 : 피부암 진단 모델을 개선을 하기 위해 후향적 코호트 연구, 대조 연구 및 전향적 연구를 실시하였고, 진단코드 및 진단명에 대해 추가하여 피부과 전문의가 없는 병원에서도 원활하게 진단 가능하도록 하였다.

□ 연구개발성과의 활용 계획 및 기대효과(연구개발결과의 중요성)
① 2008년도부터 세계적으로 딥러닝 AI 알고리즘을 이용하여 피부암을 진단 할 수 있다는 연구 결과는 많았으나, 실제 사용되는 알고리즘은 거의 없으며, 무작위 대조 연구는 보고되지 않아 실제 임상에서의 효용성을 알수가 없다.
② 알고리즘이 학습된 환경에서는 잘 동작하나, 조금이라도 셋팅이 다른 경우 불확실한 결과를 보이는 문제가 있다고 학회에 보고되고 있다. 또한 전 세계적으로 피부암의 기괴암과 특성이 다르게 분포하기에 학습된 인종에 따라 알고리즘의 성능이 과대 또는 과소 평가 되고 있다.
③ 무작위 대조군 연구를 통해서 실제 환자 진료에 있어서 딥러닝 알고리즘을 이용한는 것이 진단에 얼마나 영향을 미치는지 알수 있고, 일반 입원 환자의 진단에 딥러닝 알고리즘을 이용하였을 때 진단율의 변화를 확인 할수 있다.
④ 일반암 검진에 포함되어 있지 않은 피부암 검진을 3000례 시행함으로써 딥러닝 알고리즘을 이용하여 정기적인 대규모 피부암 검진에 대한 효용성을 평가 할수 있다.
⑤ 병원에 대한 접근성이 떨어지는 지역에서 피부질환 진단 AI 알고리즘의 도움을 받아서 지역 별 의료 격차 해소에 이바지 할 수 있고, 환자는 불필요한 교통비, 시간 소모 및 의료비 지출을 최소화하면서 높은 수준의 의료를 제공 받을 수 있다.
⑥ 현재까지 피부암은 일반적인 검진에는 포함되어 있지 않으나 딥러닝 알고리즘 모델을 이용하여 원격으로 대규모 검진을 가능하게 할수 있다.

(출처 : 연구결과 요약문 2p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 연구결과 요약문 ... 2
• 목차 ... 3
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 4
• (1) 연구 목적 ... 4
• (2) 연구 필요성 ... 4
• (3) 연구 최종 목표와 연구 범위 ... 4
• 2. 연구개발과제의 수행 과정 및 수행 내용 ... 5
• (1) 1차년도 (2021) ... 5
• (2) 2차년도 (2022) ... 6
• (3) 3차년도 (2023) ... 7
• 3. 연구개발과제의 수행 결과 및 목표 달성 수준 ... 8
• 1) 정성적 연구개발성과(연구개발결과) ... 8
• 2) 세부 정량적 연구개발성과 ... 8
• 3) 목표 달성 수준 ... 9
• 4) 목표 미달 시 원인 분석 ... 9
• 4. 연구개발성과의 관련 분야에 대한 기여 정도(연구개발결과의 중요성) ... 9
• 5. 연구개발성과의 관리 및 활용 계획 ... 10
• 6. 자체점검표 ... 10
• 7. 참고문헌 ... 10
• 끝페이지 ... 23