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손발톱에 생기는 검은 줄이 치명적인 피부암인 손발톱 흑색종의 초기 신호일 수 있다는 점에서 조기 진단의 중요성이 커지고 있다. 연세대 세브란스병원 피부과 오병호 교수와 원주의과대학 정밀의학과 추유성 박사 연구팀은 딥러닝 기반 인공지능(AI)을 활용해 손발톱 흑색종과 양성 흑색조갑증을 구별하는 진단 보조시스템을 개발했으며, 진단 정확도가 95% 이상을 기록했다고 11일 밝혔다.

이번 연구 결과는 국제학술지 독일피부과학회지(Journal der Deutschen Dermatologischen Gesellschaft) 최신호에 게재됐다.

흑색조갑증은 흔히 나타나는 증상이지만, 일부는 손발톱 흑색종의 초기 신호일 수 있다. 그러나 외형이 유사해 숙련된 피부과 전문의도 육안만으로 구별하기 어렵다. 정확한 진단을 위해 시행하는 조직검사는 영구적인 손발톱 변형이나 후유증을 남길 수 있어 임상 현장에서 조기 진단에 한계가 있었다.

연구팀은 손발톱 흑색종 환자 122명과 양성 흑색조갑증 환자 172명 등 총 294명의 임상자료를 기반으로 AI 모델을 학습시켰다. 동일 환자의 사진이 학습과 평가에 동시에 사용되지 않도록 환자 단위로 데이터를 분리해 신뢰성을 높였다. 그 결과, AI 모델은 AUROC 0.954의 높은 정확도를 보였으며, 다른 의료기관 데이터를 활용한 외부 검증에서도 우수한 성능을 유지했다.

또한 실제 진료 현장에서의 활용 가능성도 확인됐다. 피부과 전문의와 전공의가 동일 증례를 AI 도움 없이 진단한 뒤 AI 결과를 참고해 다시 진단했을 때, 전체 정확도가 70%에서 80.8%로 향상됐다. 특히 전공의에서 정확도 향상이 두드러졌으며, 의료진 간 진단 일치도도 개선됐다.

오병호 교수는 “이번 연구는 실제 임상에서 활용 가능한 진단 보조기술의 가능성을 제시했다는 점에서 의미가 크다”며 “AI를 통한 손발톱 흑색종 조기 진단이 환자의 생존율 향상과 불필요한 조직검사 감소에 기여할 수 있기를 기대한다”고 말했다.