손발톱 흑색종 가려내는 AI, 정확도 95%

오병호 연세대 세브란스병원 피부과 교수와 추유성 원주의과대학 정밀의학과 박사 연구팀이 손발톱 흑색종과 양성 흑색조갑증을 구별하는 딥러닝 기반 진단 보조시스템을 개발했다. 이 모델은 두 질환을 판별하는 평가에서 95% 이상의 정확도와 AUROC 0.954를 기록했으며, 다른 의료기관 환자 자료를 활용한 외부 검증에서도 우수한 성능을 유지했다.

연구에는 손발톱 흑색종 환자 122명과 양성 흑색조갑증 환자 172명 등 모두 294명의 임상자료가 사용됐다. 연구팀은 진단상 혼선을 줄이기 위해 소아 흑색조갑증을 학습 대상에서 제외했다. 같은 환자의 사진이 학습과 평가 양쪽에 중복되지 않도록 환자 단위로 데이터를 나눠 모델의 신뢰성도 높였다. AI는 판별에 중요한 손발톱 부위를 활성화해 의료진이 확인할 수 있도록 했다.

손발톱 흑색종은 양성 흑색조갑증보다 검은 선이 빠르게 넓어지거나 짙어지고, 색이 불규칙하며 여러 색조를 띠는 경우가 많다. 병변이 손발톱 주변 피부로 번지거나 손발톱이 갈라지고 부서지는 양상도 나타날 수 있다. 확진에는 손발톱 기질 조직검사가 필요하지만 검사 뒤 영구적인 변형과 미용적·기능적 후유증이 남을 수 있어, 임상 현장에서는 검사를 미루고 경과를 관찰하는 사례가 적지 않았다.

실제 진료 활용 가능성을 살핀 평가에서는 피부과 전문의와 전공의가 AI 없이 동일 증례를 진단했을 때 70%였던 전체 정확도가 AI 결과를 참고한 뒤 80.8%로 상승했다. 정확도 개선 폭은 피부과 전공의에게서 가장 컸고 의료진 사이의 진단 일치도도 높아졌다. 연구팀은 이 기술이 조기 진단과 환자 생존율 향상, 불필요한 조직검사 감소에 기여할 가능성을 제시했다. 연구 결과는 국제학술지 독일피부과학회지 최신호에 실렸다.