모낭충 진단에도 AI 시대…안면 홍반 환자에서 정확도 개선

원인 감별 위해 ‘모낭충증’ 진단 중요…검사 장비 없어도 모낭충 예측

(시사저널=노진섭 의학전문기자)

안면 홍반(얼굴이 붉어지는 증상)은 주사(염증성 피부질환), 접촉피부염, 아토피피부염, 여드름, 루푸스 등 다양한 피부질환에서 공통으로 나타나는 증상이다. 안면 홍반의 중요한 원인 가운데 하나인 모낭충은 정상 피부에도 존재하지만, 과도하게 증식할 경우 모낭충증을 유발할 수 있다. 모낭충증은 발적, 자극, 가려움, 염증 등을 동반하며, 다른 염증성 피부 질환과 임상 양상이 유사해 정확한 감별 진단이 중요하다.

모낭충증의 진단은 피부 표면 생검이나 피지 분비물 압출 검사를 통해 모낭충을 분리한 뒤 밀도를 측정하는 방식으로 이뤄진다. 그러나 이러한 검사법은 반침습적이며 통증을 동반할 수 있고, 검사자의 숙련도에 따라 결과가 크게 달라진다는 한계가 있다.

이러한 진단의 어려움을 인공지능(AI)으로 보완하려는 시도가 국내 연구진에 의해 이뤄졌다. 용인세브란스병원 피부과 김지희‧김제민 교수, 세브란스병원 피부과 박창욱 교수 연구팀은 최근 안면 홍반 환자의 모낭충 밀도를 예측할 수 있는 AI 기반 딥러닝 모델(DemodexNet)을 개발하고, 이를 통해 실제 의사의 진단 정확도가 유의하게 향상됨을 입증했다.

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연구팀은 2016년 1월부터 2023년 8월까지 세브란스병원과 용인세브란스병원에 안면 홍반 증상으로 내원해 모낭충 밀도 검사를 받은 환자 1124명을 대상으로 후향적 진단 연구를 수행했다. 연구 결과, AI의 도움 없이 진단했을 때 평균 정확도는 63.7%였지만 예측 결과를 참고한 뒤에는 70.6%로 높아졌다. 또 민감도, 즉 실제로 모낭충이 있는 환자를 놓치지 않고 찾아내는 능력이 13.6% 개선돼, 모낭충 양성 환자를 놓치는 경우가 크게 줄어든 것으로 분석됐다.

의사의 임상 경력에 따라 분석한 결과, 경력이 2년 미만인 비교적 경험이 적은 의사들에서 AI 진단 보조의 효과가 가장 크게 나타났다. 이 집단에서는 진단 정확도가 약 11.6% 향상됐다. 반면 경력 8년 이상인 숙련된 의사들에서도 AI의 도움을 받았을 때 진단 정확도가 5.8% 개선돼, 경험이 많은 의사에게도 일정한 도움이 되는 것으로 나타났다.

김제민 교수는 "이번 연구는 얼굴 사진과 임상 데이터만을 활용해 모낭충 밀도를 예측하는 AI 모델을 개발·검증한 세계 최초의 연구로, 인간과 AI의 협업이 진단 정확도를 높일 수 있음을 실증적으로 보여줬다는 점에서 의미가 크다. 향후 이 모델은 모낭충 검사 장비가 없는 1차 의료기관은 물론, 원격 진료 환경이나 수련의 교육 현장 등에서도 폭넓게 활용될 수 있을 것으로 기대한다"고 말했다. 

연구팀은 향후 다양한 인종과 피부 유형을 포함한 다기관 공동 연구를 통해 모델의 일반화 가능성을 추가로 검증할 계획이다. 아울러 전향적 임상시험을 통해 실제 진료 환경에서의 유용성을 평가하고, 더 많은 환자와 의료진이 활용할 수 있도록 앱 또는 웹 기반 서비스 개발도 추진할 방침이다.