스마트폰 딥러닝 AI 기술을 통한 세계 최고 속도의 현장진단 플랫폼 개발 [Nat. Commun.]

학술웨비나 개최완료

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2024년 04월 12일 (금) 오전 11시
박정수(광운대학교, 고려대학교)

개요

							일반적으로 의료 영역에서 빠르고 정확한 진단/스크리닝에 대한 요구가 매우 크며, 이에 기반한 빠른 처방이 요구된다. 예를 들어 심근경색, 패혈증 진단, 응급실에서의 임신여부 판단, 그리고 팬데믹 시의 감염병 진단 등에 있어서 빠른 진단 시간이 필수이지만, 상용화되어 있는 가장 빠른 진단법인 래피드키트조차 일반적으로 15분 이상의 진단 시간이 요구된다. 본 연구에서는 시계열 딥러닝 알고리즘을 통해 현장에서 빠르고 정확하게 진단이 가능하도록 하는 인공지능 기술을 제안하였다. 이를 위해 현장 접근성이 가장 뛰어난 래피드키트의 색변화를 딥러닝을 통해 학습하고, 색변화가 발생하는 초기에 최종반응을 예측하는 알고리즘을 적용하여 높은 민감도 및 정확도로 현장진단이 가능하게 하였다. 특히 비감염성 질환의 대표적인 마커인 심근경색 마커(Troponin I) 및 응급 임신진단테스트(hCG)를 통해 전문가가 15분 이후 진행하는 정확도를 뛰어넘는 결과를 1~2분 만에 가능케 하였다. 본 연구의 핵심기술은 YOLO, CNN(Convolutional neural network)기반 LSTM(Long Short Term Memory)알고리즘 및 완전연결계층(Fully connected layer)으로 구성된 아키텍처와 스마트 AI 기반 검증을 통한 시간효율적 면역 분석법(TIMESAVER)을 통해 구현하였다.