분당서울대병원 피부과 나정임 교수 연구팀, 피부질환 AI 알고리즘 ModelDerm 데이터 기반 글로벌 트렌드 분석

국제 감시체계 한계 보완한 실시간 피부질환 지도 공개

글로벌 피부질환 진단 솔루션 ‘모델 더마톨로지’ 기반 전 세계 사용기록 시각화해 공개

WHO 등 국제 보건감시체계, 피부질환 일부만 다루고 업데이트도 수년에 한 번... 한계 명확

새로운 피부질환 공중보건 지표로서 활용도 입증, npj Digital Medicine에 연구 결과 게재

   세계 각국의 피부질환 발병 현황과 국민 관심도를 실시간으로 보여주는 ‘피부질환 세계지도’가 국내 연구진에 의해 개발됐다.

세계보건기구(WHO)조차 국가별 피부질환 통계를 명확히 집계하지 못하는 가운데, 실시간 데이터로 전 세계 피부질환 패턴을 분석 및 시각화한 것은 이번이 처음이다.

분당서울대병원 피부과 나정임 교수 연구팀(제1저자 한승석 박사, 아이피부과)은 자체 개발한 피부질환 AI 알고리즘 ‘모델 더마톨로지(ModelDerm)’의 전 세계 사용 기록을 국가별 질환 빈도 및 관심도로 시각화해 누구나 확인할 수 있도록 실시간 집계 플랫폼을 통해 공개했다.

▲ 분당서울대병원 피부과 나정임 교수(왼쪽), 아이피부과 한승석 박사(오른쪽)

해당 플랫폼은 사용자들의 최근 한 달간 피부암·양성종양·검버섯·사마귀·모낭염 등 다양한 피부질환의 판독 기록을 국가별로 보여주며, 1시간마다 자동 업데이트된다.

▲ stat.modelderm.com을 통해 공개되는 실시간 피부질환 세계 지도

이 지도에서 공개한 실시간 통계 자료는 발병률 현황뿐만 아니라, 각 지역 환자들이 어떤 피부질환에 관심 갖는지를 실시간으로 보여줄 수 있어 새로운 공중보건 지표로서 향후 활용 가능성이 높다.

기존의 WHO 등 국제 보건감시 체계는 피부질환 중에서도 피부암·아토피 등 일부만 집계하고, 자료 갱신도 최대 수년이 걸려 지역별 세부 현황을 실시간으로 파악하기 어려웠다. 이번 성과는 이러한 한계를 넘어선 최초의 시도라는 점에서 주목받고 있다.

연구팀이 한국의 대규모 임상 데이터(15만 건)와 ModelDerm의 글로벌 실사용 데이터(169만 건)를 토대로 모델 성능을 분석한 결과, 피부암 진단에서 민감도(암을 정확히 찾아낼 확률) 78.2%, 특이도(암이 없는 사람을 올바르게 구분할 확률) 88.0%를 기록하며 높은 정확도를 보였다.

또한 피부암이 북미에서 비교적 흔하고(2.6%), 양성 종양은 아시아(55.5%), 감염성 질환은 아프리카(17.1%)에서 두드러지는 등 질환별 지역 분포에서 기존 연구 및 역학 조사와 유사한 결과를 보여 유의미한 자료로 활용될 수 있음을 확인했다.

▲ 연구팀이 npj Digital Medicine에 공개한 피부질환별 세계 지도

나정임 교수는 “이번 성과는 AI 진단 솔루션의 데이터를 정밀하게 수집·분석함으로써 국가별 피부질환 현황을 ‘일기예보’와 같이 실시간으로 보여줄 수 있다는 점을 시사한다”며 “기존의 글로벌 보건감시체계가 담아내지 못하는 정보를 제공해 세계적인 피부질환 트렌드를 더 빨리 파악하고 대응하는 데 기여할 것”이라고 말했다.

이번 연구는 국내 9개 대학 및 스위스 바젤대학·칠레 가톨릭대학의 협력으로 수행됐으며, 연구 결과는 국제 학술지 ‘네이처파트너저널 디지털 메디신’(npj Digital Medicine, IF:15) 최신호에 게재됐다.

▲ ModelDerm 애플리케이션 사용 화면

한편, ModelDerm은 2017년 한승석 박사가 주도해 개발한 AI 알고리즘으로, 피부 병변 사진을 업로드하면 관련성 있는 피부질환 정보를 매우 높은 정확도로 찾아준다. 모바일 앱을 통해 무료 이용할 수 있으며, 글로벌 피부질환 AI 솔루션 중 가장 널리 사용되고 있다. 사용자는 전 세계 228개국 100만 명에 이른다.