손발톱 흑색종 판별 정확도 높인 AI 진단 보조기술

세브란스병원 피부과 오병호 교수 연구팀이 딥러닝을 활용해 손발톱 흑색종과 양성 흑색조갑증을 구별하는 진단 보조시스템을 개발했다. 손발톱에 검은 줄이 나타나는 흑색조갑증은 비교적 흔하지만 일부는 초기 흑색종일 수 있고, 숙련된 피부과 전문의도 육안만으로 두 질환을 구분하기 어려워 조기 판별이 중요하다.

연구팀은 손발톱 흑색종 환자 122명과 양성 흑색조갑증 환자 172명 등 모두 294명의 임상 자료를 AI에 학습시켰다. 완성된 모델은 두 질환을 구별하는 과정에서 95%가 넘는 정확도를 기록했다. 피부과 전문의와 전공의가 같은 사례를 AI 없이 판단한 뒤 AI 결과를 참고해 다시 진단한 실험에서는 정확도가 70%에서 80.8%로 높아졌으며, 전공의의 향상 폭이 가장 컸다.

확진에는 손발톱 뿌리가 자리한 기질 부위의 조직검사가 필요하다. 이 검사는 손발톱을 뿌리 가까이 깊게 잘라내야 해 통증과 불편이 크고 영구적인 변형이 남을 가능성도 있다. 의료 현장에서 조직검사를 미루고 상태 변화를 지켜보는 사례가 적지 않아 흑색종을 이른 시기에 발견하기 어려웠고, 연구팀은 환자 부담을 줄이면서 조기 진단 가능성을 높이기 위해 AI 모델을 설계했다.

악성 흑색종은 양성 흑색조갑증보다 검은 부위가 빠르게 넓어지거나 짙어지고 손발톱 주변 피부까지 번지는 양상을 보일 수 있다. 불규칙하고 여러 색이 섞여 나타나거나 손발톱이 갈라지고 부서지는 현상이 동반되기도 한다. 이 모델은 판별에 중요하게 작용한 부위를 활성화 지도인 CAM으로 표시한다. 오 교수는 임상 활용 가능성을 확인한 만큼 조기 발견과 불필요한 조직검사 감소에 기여할 것으로 기대했다. 연구 결과는 국제학술지 ‘독일피부과학회지’ 최신호에 실렸다.