베트남에서 흔한 3가지 피부 질환 진단을 지원하는 AI 응용 연구

최근 몇 년 동안 인공지능(AI)은 진단 영상, 심장학, 병리학 등 다양한 의학 분야에서 중요한 도구가 되었습니다.

베트남 중앙피부과병원 부원장 응우옌 후 사우(Nguyen Huu Sau) 교수 연구팀은 건선, 아토피 피부염, 피부암 진단을 지원하는 AI 시스템 연구 개발을 선도하며 새로운 도약을 이루었습니다. 이 세 가지 질병은 삶의 질에 큰 영향을 미치는 흔한 질환이지만, 피부과 전문의 인력은 여전히 부족한 실정입니다.

Nghiên cứu ứng dụng AI hỗ trợ chẩn đoán 3 bệnh da phổ biến ở Việt Nam- Ảnh 1. — 중앙피부과병원 부원장인 응우옌 후 사우 교수는 "베트남에서 건선, 아토피 피부염, 피부암 진단을 지원하는 인공지능 시스템 개발 연구"에 대해 공유했습니다.

국내 최대 규모의 피부과 이미지 데이터베이스 구축

2025년 전국 피부과 연례 학술대회와 제3회 베트남 피부과 연구 학술대회에 참석한 중앙 피부과 병원 부원장 응우옌 후 사우 교수는 피부과는 풍부한 임상 영상 시스템을 갖추고 있어 AI 적용에 특별한 이점을 가진 전문 분야이며, 영상 기록이 용이하다고 말했습니다. 한편, 많은 지역에는 전문 의료진이 부족하여 환자들이 먼 곳으로 가서 검사를 받아야 하는 상황이 발생하여 중앙 병원에 부담을 주고 있습니다.

프랑스의 원격 피부과 모델에서 얻은 경험과 지난 몇 년 동안 베트남에서 환자 과부화 현상이 현실로 드러난 것을 바탕으로 연구팀은 진단을 지원하고, 의료 시스템의 부담을 줄이며, 사람들의 접근성을 높이기 위한 기술을 연구하고 적용할 필요성을 깨달았습니다.

2017년, 국내 기술 환경이 발전하고 AI 엔지니어링 팀이 더욱 성숙해지면서 " 베트남 건선, 아토피 피부염, 피부암 진단 지원 인공지능 시스템 연구개발 "이라는 주제가 과학기술부 의 공식 승인을 받았습니다. 이 주제는 빈도가 높고 전형적인 임상 병변을 보이는 세 가지 질병, 즉 건선, 아토피 피부염, 피부암에 초점을 맞추고 있습니다.

연구팀은 일반 방사선 사진, 피부경 검사, 조직병리학을 포함하여 각 질환에 대한 9,000~12,000장의 이미지 데이터베이스를 구축했습니다. 모든 이미지는 중앙피부과병원, 108군중앙병원, 탄호아 피부과병원의 주요 전문가들이 면밀히 검토하고 분류합니다.

" 이 정도 규모의 데이터는 많은 국제 연구보다 우수하며, 매우 효과적인 딥 러닝 모델을 위한 튼튼한 기반을 마련해줍니다."라고 사우 교수는 말했습니다.

Nghiên cứu ứng dụng AI hỗ trợ chẩn đoán 3 bệnh da phổ biến ở Việt Nam- Ảnh 2.

웹 및 모바일 애플리케이션에 배포된 AI 시스템

중앙피부과병원 부원장에 따르면, AI 시스템은 중앙피부과병원 내 서버에 통합되어 있으며, 도 단위 웹 애플리케이션 및 환자용 애플리케이션과 연결됩니다. 사용 절차는 4단계로 구성됩니다.

환자나 의사가 피부 병변의 사진을 찍습니다.
사진이 시스템에 업로드됩니다.
AI는 20~30초 안에 분석하여 결과를 반환합니다.
결과에는 각 질병의 비율과 필요한 방향(특히 피부암의 경우 중요)이 포함됩니다.

사우 교수는 "이 모델은 외딴 지역 환자들이 조기에 검진을 받아 불안감을 줄이는 데 도움이 되며, 하위 직급의 의사들은 진단을 강화할 수 있는 추가적인 도구를 갖게 됩니다." 라고 덧붙였습니다.

중앙피부과 병원, 108중앙군병원 피부과, 탄호아 피부과 병원에서 시범적으로 시행한 기간 동안 이 시스템은 매우 긍정적인 결과를 기록했습니다.

민감도 :

건선: 97.1%
아토피 피부염: 100%
피부암: 85% 이상

특이성 :

건선: 98.5%
아토피 피부염: 96.67%
피부암: 99.63%

특히, 사우 교수에 따르면, 일부 대조군 시험에서 AI는 대규모의 표준화되고 일관된 데이터 볼륨을 "학습"하여 평가에 참여한 의사 그룹보다 더 정확하게 인식했습니다. 이는 실제 임상에서 보장하기 어려운 요소입니다. 피부 병변은 국소 약물이나 환자의 긁는 행동에 따라 달라질 수 있기 때문에 육안으로 진단하기 어렵기 때문입니다.

연구 결과에 따르면 AI는 특히 1차 피부과 의사에게 강력한 보조 도구가 될 수 있습니다. 이 시스템은 의사의 초기 검진을 빠르고 정확하게 지원하고, 중앙 의료기관의 부담을 줄이며, 환자가 의료 서비스를 더욱 편리하게 이용할 수 있도록 지원하여 향후 종합적인 피부과 치료 애플리케이션 개발을 위한 토대를 마련할 수 있습니다.

연구팀은 국가 차원의 승인을 받은 후, 이 모델을 중앙 피부과 병원에서 시범 운영하고 전국으로 확대할 계획입니다. 동시에, 연구팀은 애플리케이션의 완성도를 높이고 사용자 경험을 개선하며 AI를 더욱 효과적으로 적용하기 위해 기술 기업과의 협력을 확대할 것을 제안했습니다.

베트남에서 세 가지 피부과 질환을 진단하는 AI 시스템을 연구 개발하는 것은 국제적인 추세와 국내 상황을 고려한 조치입니다. 데이터를 통해 효과가 입증된 이 시스템은 의사들이 더 빠르고 정확하며 효과적으로 진단할 수 있도록 지원하여 지역 사회에 큰 혜택을 가져다줄 것으로 기대됩니다.

사우 교수는 "AI가 의사를 대체하지는 않겠지만, 강력한 지원 도구가 되어 현대적이고 인도적이며 국제적인 수준의 피부과 치료 시스템을 구축하는 데 기여할 것" 이라고 강조했다.

출처: https://suckhoedoisong.vn/nghien-cuu-ung-dung-ai-ho-tro-chan-doan-3-benh-da-pho-bien-o-viet-nam-16925111613092692.htm