이연희 경희대학교치과병원 구강내과·정준호 구강악안면외과 교수팀은 노영균 한양대학교 인공지능학과 교수팀과 공동 연구를 통해 혀 사진만으로 구강암을 예측할 수 있는 딥러닝 기반 인공지능(AI) 모델을 개발했다.

구강암의 약 90%를 차지하는 구강편평세포암은 구강 표면의 편평세포에서 발생하는 악성 종양으로, 주로 혀에서 발생한다. 그러나 초기 증상이 설염과 유사해 육안으로 구분하기 어려워 조기진단과 치료에 한계가 있었다.

연구팀은 2021년 1월부터 2024년 12월까지 경희대치과병원을 방문한 환자의 혀 이미지 총 651장(△정상군 294장 △설염 340장 △구강편평세포암 17장)을 대상으로 딥러닝 기술을 활용한 4가지 심층 합성곱 신경망(DCNN) 모델을 학습시킨 뒤 진단의 정확도를 확인했다.

분석 결과, 4가지 모델은 모두 정상 혀와 설염, 구강편평세포암을 자동 분류하는데 성공했으며, 예측정확도(AUROC) 역시 우수하게 나타났다. 정상 혀와 설염 구분에서는 87% 수준의 높은 성능을 보였으며, 구강편평세포암과의 구분에서는 99~100%에 달하는 진단 정확도를 보였다.

제1저자인 이연희 경희대치과병원 구강내과 교수는 "구내염 증상이 2~3주 이상 지속될 경우 구강암 가능성을 고려해야 하지만, 증상만으로 설염과 구강암을 구분하기는 어려워 진단과 치료가 지연될 수 있다"며 "이번 연구 결과가 구강 질환의 조기 발견은 물론 원격의료 기반 진단 영역까지 활용할 수 있도록 후속 연구에 집중하겠다"고 밝혔다.

이번 연구 결과는 '혀에서의 설염과 구강편평세포암 검출을 위한 사후 해석 기반 DCNN 모델(DCNN models with post-hoc interpretability for the automated detection of glossitis and OSCC on the tongue)'이라는 제목으로 의공학 분야 국제 학술지 Scientific Reports(IF 3.9, 8월호)에 게재됐다.