손발톱 흑색종 가려내는 AI, 정확도 95%

손발톱의 검은 줄이 피부암인 손발톱 흑색종인지 양성 흑색조갑증인지 판별하는 인공지능 진단 보조시스템이 국내에서 개발됐다. 연세대 세브란스병원 피부과 오병호 교수와 원주의과대학 정밀의학과 추유성 박사 연구팀이 만든 딥러닝 모델은 두 질환을 95% 이상의 정확도로 구별했다. 연구 결과는 국제학술지 독일피부과학회지 최신호에 게재됐다.

연구팀은 손발톱 흑색종 환자 122명과 양성 흑색조갑증 환자 172명 등 총 294명의 임상자료로 AI 모델을 구축했다. 진단 혼선을 줄이기 위해 소아 흑색조갑증 자료는 학습 대상에서 제외했으며, 같은 환자의 사진이 학습과 평가에 함께 들어가지 않도록 환자 단위로 데이터를 나눴다. 모델의 판별 성능은 AUROC 0.954를 기록했고, 다른 의료기관 환자 자료를 활용한 외부 검증에서도 우수한 수준을 유지했다.

흑색조갑증은 손발톱에 검은 줄이 나타나는 비교적 흔한 증상이지만 일부는 치명적인 손발톱 흑색종의 초기 신호일 수 있다. 초기 흑색종과 양성 병변은 외형이 매우 비슷해 숙련된 피부과 전문의도 육안으로 구별하기 어려운 사례가 있다. 확진에 필요한 손발톱 기질 조직검사는 영구적인 손발톱 변형이나 미용·기능상 후유증을 남길 수 있어 부담이 크다. 이 때문에 진료 현장에서는 검사를 미루고 경과를 지켜보는 일이 빈번해 조기 진단에 한계가 있었다.

실제 진료 활용 가능성을 살핀 의료진 평가에서도 AI의 보조 효과가 확인됐다. 피부과 전문의와 전공의가 같은 증례를 먼저 AI 없이 판단하고 이후 AI 결과를 참고해 다시 진단한 결과, 전체 정확도는 70%에서 80.8%로 높아졌다. 특히 피부과 전공의의 정확도 개선 폭이 가장 컸고 의료진 사이의 진단 일치도도 향상됐다. 연구팀은 이 기술이 손발톱 흑색종의 조기 발견을 돕고, 환자 생존율 향상과 불필요한 조직검사 감소에 기여할 가능성에 주목하고 있다.