ㅇ 최근 환경적, 유전적 요인 및 야외활동 확산, 고령화 등으로 인해 피부암을 비롯한 피부 질환들이 지속적으로 증가하고 있으며, 환자의 의료비 부담이 증가하고 있어 피부질환진단에서 높은 정확도를 가지는 인공지능 기술이 요구되고 있음. 특히, 해외에서는 피부암(흑색종)의 경우 조기 진단시 쉽게 치료가 가능하지만, 전이발생시 5년생존율이 악화되어 빠른 진단과 치료가 요구됨
ㅇ 본 기술은 딥러닝 기술을 이용하여, 국내외 피부질환 영상 특히, 더모스코피 및 임상 영상 DB ( 21종 24,000여장)를 구축하고 이에 대한 전처리 및 학습을 통해 피부질환 분류 인공지능 신경망 (Skin Deep Neural Network)을 구성하고, GUI를 통해 피부영상을 진단(분류)할 수 있는 인공지능 기술임
- 본 기술은 질환 분류(Lesion Classification) 및 질환 분할(Lesion Segmentation)을 학습하고 추론하는 인공지능 네트워크 기술과 피부전문의가 사용할 수 있도록 환자정보, 피부영상 등을 입력하고 평가결과를 출력하는 사용자 GUI로 구성됨
- 본 기술의 인공지능 진단(분류)에서 적용되는 피부질환은 피부암(Melanoma), 기저세포암 (Basal Cell Carcinoma), 편평세포암(Squamous Cell Carcinoma), 광선각화증(Actinic Keratosis), 양성각화증(Benign Keratosis), 피부섬유종(Dermatofibroma), 피부혈관종(Vascular lesion), 반점(Nevus) 등 8종이며, 피부질환은 향후 충분한 영상의 확보에 따라 확장 가능함
- 본 기술의 GUI는 사용자 단말에서 사용하는 GUI와 영상 DB 및 추론네크워트가 구성된 원격지 서버로 구성이 가능함
ㅇ 본 기술은 피부과 전문의 수준의 진단과 향후 스마트폰 또는 Web으로 확장이 가능하며, 개인에 따른 의료접근성이 높아져 향후 피부암 조기진단 및 치료에 적용 기대
ㅇ 피부암은 평균수명의 증가, 과도한 자외선 노출, 진단방법의 발전등으로 인해 세계적으로 증가 추세이며, 국내 피부암 발생율도 최근 10년간 2배이상 증가
ㅇ 한국형 피부질환 및 실제 피부질환자를 대상으로 한 인공지능 피부질환 진단 기술 개발 요구
ㅇ 본 기술이전은 피부암을 비롯한 국내외 피부질환 (7종)의 DB구축 및 이를 통해서 학습된 인공지능 및 GUI를 통해 실제 환자의 피부영상에 대해 조기진단이 가능하도록 하는 기술로서 본 기술을 통해 피부전문의 수준의 피부질환 진단이 가능
ㅇ 피부암을 비롯한 국내외 피부질환 영상 DB를 구축하고, 이를 통해 구현된 딥러닝 기술을 이용하여 피부질환 영상진단이 가능하도록 하는 DSN(Deep Skin Neural Network) 모델과, GUI를 통해 손쉽게 피부영상 및 메타데이터을 저장, 인공지능 진단(추론), 결과확인이 가능한 “피부질환 진단보조 인공지능 플랫폼 기술”임
- Transfer learning 기반의 8종의 피부질환 분류 및 RCNN 기반의 질환 분할
- MongoDB 기반 피부영상 DB 구축 ( 21종 24,000 피부질환 영상)
- 의료진 입력 편의성 및 빠른 결과 확인이 가능한 GUI
- 필요시 원격지 DB 및 추론 서버 운용 가능
ㅇ 피부질환 진단 보조 인공지능을 위한 학습 데이터셋 및 DB 구축
ㅇ 피부질환 진단 보조 인공지능 알고리즘
- Transfer learning기반 딥러닝 네트워크 학습 및 평가 알고리즘
- NDCI, Data Augmentation 딥러닝 영상전처리 알고리즘
ㅇ 피부질환 진단 보조 인공지능을 GUI 소스코드 및 Software
ㅇ ETRI 요구사항정의서 1건
ㅇ ETRI 시험절차및결과서 1건
ㅇ 알고리즘관련 기술문서 등 총 8건
ㅇ 피부질환 진단 AI 알고리즘 및 GUI S/W
ㅇ 노령화 사회가 근접함에 따라 피부질환의 중요성을 커지고 있으며, 피부과에서도 디지털 더모스코피의 사용이 확대됨에 따라 영상분석을 통한 시장선점이 가능
ㅇ 피부질환 진단보조 인공지능 분석기술을 통해 불필요한 생검(biopsy)를 줄이고, 전문의 진단수준으로 일반의/응급의의 진료오류를 줄일 수 있을 것으로 기대됨
- 특히, 흑색종 등 악성 피부질환에 대해 조기 진단으로 5년 생존율 제고
ㅇ 향후 피부질환 수의 확대 및 피부과 의료영상 진단 지원 시스템으로 개발을 통해 피부 미용 진단 및 관리 기술을 통합하여 해외 피부암 진단 시장 진출 가능