'자동 안면 진단 프로그램' 논문 발표
김진우·김민지 교수 "인공지능 활용한 진단 시스템 발전에 크게 기여"
논문 치과 분야 국제 학술지 JDR에 게재
[보건타임즈] 새로 개발한 인공지능 딥러닝 알고리즘을 활용한 자동 안면 진단 프로그램을 다룬 논문이 발표돼 학계의 주목을 받고 있다.
이 딥러닝 알고리즘은 안면골 계측을 위해 필수로 여겨 반드시 해야 계측 점 표기 절차를 생략해도 오히려 더 정확한 진단 결과를 나타낸다.
기존의 안면부 진단법은 임상의들이 계측 점을 일일이 수동으로 표기, 분류해야 함으로써 임상의에 따라 오차가 발생, 정확성이 떨어져 개선해야 한다는 지적이 적지 않았다.
이대목동병원 구강악안면외과 김진우 교수, 교정과 김민지 교수 연구팀은 최근 이 같은 내용의 ‘인공지능 기반의 측면 두부 방사선 계측 사진을 이용한 자동 골격 분류(Automated skeletal classification using lateral cephalogram based on AI)’란 제목의 임상 논문을 치과 분야 국제 학술지인 JDR(Journal of Dental Research)에 발표했다.
JDR을 발행하는 국제치과연구학회(IADR)는 UN 산하 WHO의 구강 보건과 치의학 단체로 세계치과의사연맹(FDI)과 함께 세계 치의학계의 양대 축을 이루는 단체다.
연구팀은 새로 개발한 딥러닝 알고리즘을 활용한 자동 안면 진단 프로그램이 교정 진단에 어려움을 느끼는 일반 임상의들의 불편함을 해소시켜 시간 감소와 효율성, 정확성을 개선할 수 있는 좋은 진단 시스템이 될 것으로 기개하고 있다.
김진우 교수는 "진단 정확성 95% 이상의 훌륭한 인공지능 모델이 높은 공신력의 최고 수준 학술 저널에 발표됨으로써 인공지능을 활용한 진단 시스템 발전에 크게 기여할 것"이라고 말했다.
이 연구는 연세대 공과대학 최종은 교수팀과 공동으로 수행했다.
연구팀은 안면부 교정 진단, 분류, 치료 예측과 관련한 연구를 계속 진행하고 있다.
이 뉴스클리핑은 BKT뉴스{www.bktimes.net}에서 발췌된 내용입니다.
