이승민(고려대학교) | 딥러닝을 이용한 스마트폰 기반의 고민감도 신속 진단기기 진단 [Nat. Commun] | 웨비나

학술웨비나 개최완료

딥러닝을 이용한 스마트폰 기반의 고민감도 신속 진단기기 진단 [Nat. Commun]

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2023년 07월 20일 (목) 오후 02시
이승민(고려대학교)
Sample-to-answer platform for the clinical evaluation of COVID-19 using a deep learning-assisted smartphone-based assay

Nat. Commun., 2023 Apr 24;14(1):2361 | https://doi.org/10.1038/s41467-023-38104-5

개요

							COVID-19 현장진단으로서 신속 진단기기는 팬데믹, 엔데믹 시대에 하루 수백만회 이상 수행중에 있으며, 현장진단의 정확도/민감도 향상기술은 개별 환자의 치료 및 공중 보건에 큰 영향을 미칠수 있습니다. PCR의 경우 높은 민감도로 표준 진단법으로 자리를 잡고 있으나, 비싼 진단 가격 뿐만 아니라, 바이러스 확산이 크지 않는 회복기 또한 양성으로 진단하기 때문에 불필요한 격리를 필요로 하기도 합니다. 반면 현장 진단 기술로서의 신속진단기기는 값싸고 빠른 진단이 가능함에도 불구하고, 그 민감도가 크게 떨어지는 단점 때문에 응용에 한계를 가지고 있습니다. 
본 연구팀은 스마트폰 기반의 진단기술을 통해 한계를 극복하고자 하였으며, 딥러닝 알고리즘을 개발을 통해 클라우드 기반의 AI 진단으로 코로나 양/음성을 판단하는 기술을 개발하였습니다. 본 연구팀은 임상 데이터에 대한 블라인드 테스트 (n=1,500)를 통해 AI를 통한 민감도가 일반인 민감도인 72%에 비해 100%로 크게 증대하는 결과를 얻었고, 특히 무증상 혹은 감염초기 진단에 있어서 민감도가 일반인 51%에 비해 AI 적용시 91%로 크게 증대되었으며, 이를 통해 감염초기 진단이 가능함을 입증하였습니다. 또한 시중에 판매되는 8개의 모델에 대한 앱 기반 테스트 평가 결과 평균 민감도와 특이도는 각각 94.8%와 90.9%가 확인되어 스마트폰 AI의 범용성이 우수함을 보였습니다.