국립정보학연구소는 나고야대학, 순천당대학, 일본의학방사선학회 등과 공동으로 신형 코로나바이러스 폐렴(COVID-19 폐렴)의 CT 이미지를 AI 해석하기 위한 플랫폼을 개발했다. COVID-19 검사의 정밀도 향상이 기대된다.
COVID-19의 검사에서는 RT-PCR이 많이 사용되지만, 그 감도(진양성률)는 42%에서 71%.한편, CT 화상에 의한 COVID-19 검사의 감도는 97%로 높다.일본은 인구당 CT촬영장치 보유수가 높기 때문에 CT화상 활용을 기대할 수 있다. CT 영상을 이용한 진단 지원과 판단 정량화를 위해 컴퓨터에 의해 폐 상태를 객관적으로 판단하는 평가 방법의 확립이 과제다.
이번 AI 해석용 플랫폼 개발에서는 국립정보학연구소의 의료 빅데이터 클라우드 기반에 수집·집적한 1억 6천만장이 넘는 CT 영상에서 폐렴 CT 영상을 선별하는 기계 학습 방법을 개발.그 방법에 의해 리스트화된 폐렴 CT 화상에, 실제의 PCR 검사 결과와 방사선의에 의한 COVID-19 폐렴 전형적도의 판정 결과를 부여하여 데이타베이스화하였다.이와 같이 AI용 학습 데이터 세트를 정비하고 COVID-19 폐렴 연구를 위한 AI 분석용 플랫폼으로 개발했다.
나고야 대학의 연구팀은 COVID-19 폐렴 사례 CT 이미지 데이터베이스에 독자적으로 AI를 적용하여 고정밀 COVID-19 폐렴 전형적도 판정 방법을 개발했다.이로써 83.3%의 전형도 식별 성능을 달성.또한 염증 등의 영향으로 CT 화상상에서 폐가 식별 곤란한 경우에 AI가 정확하게 폐의 형상을 추정하는 수법도 개발했다.
연구팀에서는 COVID-19 폐렴 연구를 위한 AI 해석용 플랫폼을 더욱 정비하고, 다른 연구팀과 연계한 AI 알고리즘의 개량에 의해 AI 선별이나 판정의 정밀도 향상을 목표로 하고 있다.게다가 향후 COVID-19 이외의 미지의 감염증 등 국가적인 긴급 과제에 대한 대처에도 유효하다고 한다.
