North Korea applies deep learning to US NIH data to diagnose lung disease

북한 연구진들이 미국 국립보건원(NIH)이 제공하는 흉부엑스레이(X-ray) 데이터에 딥러닝 기술을 적용해 질병을 분석하는 연구를 진행한 것으로 확인됐다. 지난해 코로나19 질병이 확산된 후 인공지능(AI)을 통한 흉부엑스레이 분석이 코로나19 진단에 활용되고 있어 관련성이 주목된다.

10월 16일 대북 소식통에 따르면 김일성종합대학이 발행한 학보 수학 2021년 제67권 제2호에 ‘심층밀집신경망을 이용한 폐장 X-ray 화상의 한 가지 질병증후분석방법’라는 논문이 수록됐다.

논문은 “한 가지 대표적인 심층신경망인 밀집신경망(DenseNet)의 구조를 변형해 질병징후의 위치정보를 보존하는 새로운 망(네트워크)을 구성하고 그것을 이용한 한 가지 질병징후 분석방법을 제기하고 실험을 통해 효과성을 검증했다”고 밝혔다.

논문은 엑스레이 화상자료인 ChestX-ray14에 AlexNet, GoogleNet, VGGNet, ResNet 등을 학습시켰다고 설명했다. ChestX-ray14는 미국 미국 국립보건원(NIH)이 제공하는 엑스레이 데이터다.

미국 국립보건원 홈페이지

북한 논문은 ChestX-ray14가 약 3만명의 환자들의 11만2000여장의 엑스레이 화상 데이터로 구성돼 있다고 소개했다. 여기에 AlexNet, GoogleNet, VGGNet, ResNet 그리고 DenseNet-121 등 다양한 딥러닝 모델을 적용해 질병 징후를 분석했다는 것이다.

북한 연구진들은 자신들이 연구한 엑스레이 딥러닝 분석이 기존 연구들 보다 더 높은 정확도를 보였다고 주장했다.

앞서 북한 김일성종합대학이 발행한 학보 수학 2021년 제67권 제1호에는 ‘정면 및 측면 페장 X-ray 화상의 분류를 위한 한 가지 심층학습 방법’이라는 논문이 수록된 바 있다.

북한, 미국 MIT 데이터로 X레이 AI 분석 기술 개발

이 논문은 미국 MIT 전산생리학 연구소가 제공하는 엑스레이 데이터인 MIMIC-CXR 2.0에 딥러닝 기술을 적용했다고 밝혔다.

즉 북한 연구진들이 딥러닝 기반 엑스레이 데이터 분석 연구를 집중적으로 그리고 지속하고 있는 것이다. 북한 연구진들은 구체적으로 어떤 질병 징후에 대해 연구하고 있는지는 밝히지 않았다. 

그런데 흉부 엑스레이 분석은 코로나19 진단에 활용되고 있다. 미국 국립보건원 홈페이지에서 코로나19 진단 기술 개발에 ChestX-ray14 활용에 대한 소식을 지난해부터 꾸준히 전하고 있다.

또 국내외 의료기관, IT업체들도 흉부 엑스레이 데이터에 딥러닝을 적용해 코로나19를 진단하는 방안을 연구, 개발하고 있다.

때문에 북한 연구진들이 미국 자료까지 활용하면서 흉부 엑스레이 분석을 통한 질병 진단법을 연구하는 것은 코로나19 대응과 관련있을 것으로 추정된다.

북한은 IT 부문에서의 코로나19 대응과 방역에서의 역할을 강조하고 있다.

강진규 기자  maddog@nkeconomy.com

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