아이도트는 최신 국제학술지 Journal of Clinical Medicine에 게재된 연구에서, 연구진은 딥러닝 기반의 CNN(Convolutional Neural Network) 중이염 진단 파이프라인을 개발하고 임상 데이터를 활용해 성능을 검증했다.
이번 연구는 중이염 진단의 표준화와 1차 의료기관의 진단격차 해소에 기여할 수 있는 근거를 마련했다는 점에서 주목받고 있다.
한양대병원 이비인후과 정재호 교수팀과 공동 연구의 결과로, 2,964건의 이경(otoscopic) 이미지를 활용해 AI 알고리즘을 훈련,검증했다.
의학적으로 가장 흔히 발생하는 네 가지 상태인 △정상(Normal) △급성 중이염(AOM) △삼출성 중이염(OME) △만성 중이염(COM)을 판별하는 모델을 구축했다.
AI 파이프라인은 실제 임상의 흐름을 모사한 4단계 구조로 설계됐다.
△이미지 품질 평가 △고막 영역 자동 검출(segmentation) △좌우측 귀 구분(laterality classification) △최종 질환 분류 등 단계별로 최적화해 진단 정확도를 높였다.
논문에 따르면 연구 결과, 이미지 품질 분류 정확도는 98.8%, 좌우측 구분 정확도는 99.1%로 매우 높게 나타났으며, 가장 중요한 질환 분류 단계에서는 전체 정확도 88.7%를 기록했으며, 세부적으로는 △AOM F1-score 0.78 △OME 0.87 △COM 0.92 등 실제 임상에서도 활용 가능한 수준의 성능을 보여주었다.
연구진은 “중이염은 특히 소아에서 매우 흔한 질환이지만, 비전문 의료진 간 진단 편차가 큰 영역”이라며 “AI 기반 진단 보조는 의료진의 숙련도 격차를 줄이고, 조기 진단을 통해 합병증 예방에도 도움이 될 것”이라고 강조했다.
아이도트 정재훈 대표는,“이번 연구는 AI 진단 보조 기술이 귀 질환 영역에서도 본격적으로 활용될 수 있음을 보여주는 근거로서, 임상진단의 일관성,정확성을 강화하고 의료 접근성을 개선하는 데 기여할 것으로 기대된다.” 고 언급하며, “현재 식약처 인허가가 진행중에 있으며, 자체 개발된 디바이스인 이경을 기반으로 써비레이에이아이(CervirayAI)에 이어 진출된 국가에 동일하게 진입이 될 것이다” 라고 밝혔다.
한국경제TV / 2025-12-05 / 양재준 부국장
