한림대학교강남성심병원 성형외과 김성환 교수 연구팀(아이피부과 한승석 원장, 분당서울대병원 나정임 교수, 인스킨랩 조수익 대표)은 피부진단 AI의 글로벌 성능을 검증한 연구로 한빛사에 선정됐다.

연구논문은 ‘피부질환 AI의 실제 임상 및 전 세계 사용자 환경에서의 성능 검증(Planet-wide performance of a skin disease AI algorithm validated in Korea)’제목으로, 서울대학교병원, 스위스 바젤대학교, 칠레 가톨릭대학교 등 세계 주요 기관이 참여한 다국적 공동연구다. 논문은 네이처 포트폴리오(Nature Portfolio) 산하 국제학술지 디지털 메디신(npj Digital Medicine, IF:15) 최신호에 게재됐다.

김성환 교수팀은 한림대강남성심병원과 서울대학교병원 등 9개 병원의 70개 피부질환 15만 2,443건의 대규모 임상 데이터와 전 세계 228개국에서 수집된 모델더마톨로지(ModelDerm)의 글로벌 실사용 데이터 169만 건을 분석해 AI의 임상적 신뢰성과 정확성을 세계적으로 검증했다. 실시간 데이터로 전 세계 피부질환 패턴을 분석 및 시각화한 것은 이번이 처음이다.

AI 성능 검증 결과, 모델 더마톨로지는 국내 임상데이터 15만 건과 글로벌 실사용 데이터 169만 건을 기반으로 피부암 진단에서 민감도(암을 정확히 찾아낼 확률) 78.2%, 특이도(암이 없는 사람을 올바르게 구분할 확률) 88% 기록하며 높은 정확도를 보였다.

지역별 분석에서는 북미에서 피부암(2.6%)이 상대적으로 많고, 아시아에서는 양성종양(55.5%), 아프리카에서는 감염성 질환(17.1%)이 두드러지게 나타났다.

이러한 결과는 AI가 단순히 이미지를 분류하는 수준을 넘어 국가별 질병 분포, 유병률, 피부색, 생활환경까지 반영하며 맞춤형 질병 예측이 가능한 수준으로 발전했음을 보여준다.

연구팀은 자체 개발한 피부진단 AI 알고리즘 모델더마톨로지의 전 세계 사용 기록을 국가별 질환 빈도와 관심도로 시각화하여 실시간 집계 플랫폼(https://stat.modelderm.com)을 공개했다. 이 플랫폼은 누구나 접속해 국가별 피부질환 현황과 관심 질환의 변화를 실시간으로 확인할 수 있다.

김성환 교수는 “이번 연구는 AI가 임상 현실에서 얼마나 정확히 작동하는지를 세계적으로 입증한 사례”라며 “앞으로도 피부암 조기진단과 AI 기반 질환 예측 기술을 고도화해 환자 진단·치료에 직접 도움이 되는 의료 인공지능 개발에 매진하겠다”고 말했다.

‘한빛사(한국을 빛내는 사람들)’는 생물학연구정보센터(BRIC) 주관하는 세계 상위 3% 이내 또는 JIF 10 이상 학술지에 게재된 국내 연구성과를 선정해 소개하는 제도다. [끝]