인공지능 뉴로모픽, 인공 감각뉴런기술로 유방암 정확하고 빠르게 진단
저전력, 고정확도의 질병 진단과 로봇 수술시에도 유용하게 활용 기대

세포나 조직 같은 생체 물질의 모양과 딱딱한 정도는 질병과 밀접한 관련이 있다. 유방암의 경우 악성 종양은 양성 종양보다 더 딱딱하고 모양이 불규칙하다. 국내 연구진이 이런 특성을 이용해 조직검사 대신 초음파로도 손쉽게 조직 이상을 판별할 수 있는 방법을 찾았다.

한국과학기술연구원(KIST) 스핀융합연구단, 인공뇌융합연구단 공동 연구팀은 촉각 뉴런소자와 인공신경망 학습 방법을 접목시켜 간단하면서도 정확도가 높은 질병 진단기술을 개발했다고 5일 밝혔다. 이번 연구 결과는 재료과학 분야 국제학술지 ‘어드밴스드 머티리얼즈’ 표지논문으로 실렸다.

탄성 초음파 검사는 비수술적 방법으로 조직의 딱딱한 정도와 모양을 파악할 수 있고 검사 비용도 저렴해 유방암 진단에 특히 많이 사용되고 있다. 문제는 탄성 초음파 검사로 얻은 영상 정보를 해석하기 위해서는 경험이 많은 전문가가 필요하지만, 전문가들끼리도 판단하는 데에 차이를 보인다.

이에 연구팀은 인공지능 뉴로모픽과 인공 감각 뉴런 기술을 결합해 탄성 초음파 검사의 정확도를 높였다. 뉴로모픽은 인간의 뇌를 흉내내 에너지를 적게 소비하면서 고차원 기능을 수행하는 전자회로이다. 복잡하고 방대한 정보를 실시간 처리해야 하는 사물인터넷, 자율주행차에 적용하기 적합한 기술로 알려져 있다.

연구팀은 외부 자극을 전기 신호로 변환시킬 수 있는 인공 촉각뉴런 소자를 개발했다. 단순히 ‘만진다’는 촉감만 느끼도록 한 기존 인공 촉각뉴런 소자와 달리 이번에 개발한 촉각뉴런은 접촉하는 물체의 딱딱하고 부드러운 정도를 빠르고 민감하게 감지할 수 있다. 촉각뉴런 소자와 뉴로모픽 인공지능 기술을 결합시킨 결과 95.8%의 정확도로 유방 종양 조직의 악성 여부를 구분할 수 있었다.

이현정 KIST 박사는 “이번에 개발된 인공 촉각뉴런 기술은 간단한 구조와 방식으로 물성 감지와 학습이 가능하다”며 “저전력, 고정확도의 질병 진단 뿐만 아니라 로봇 수술 시에도 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다”고 설명했다.