분당 서울대 병원 선우 준 · 이경준 교수 팀 … ' 딥 러닝 알고리즘 이용 해 축농증 진단 가능 ' 
 분당 서울대 병원 영상 의학 과 선우 준 · 이경준 교수 연구 팀 이 딥 러닝 알고리즘 을 통해 상악동 부비동 염 ( 축농증 ) 을 진단 했 을 때 의 정확도 가 숙련 된 영상 의학 과 의사 와 동등 한 수준 을 보였 다는 내용 의 연구 결과 를 최근 발표 했 다 . 이번 연구 결과 는 국제 학술지 ' Investigative Radiology ' 최신호 에 게재 됐 다 
 부비동 염이 란 코 주위 의 얼굴 뼈 속 에 존재 하 는 빈 공간 인 ' 부비동 ' 의 입구 가 막혀 분비물 의 배설 이 원활 하 지 못해 염증 이 생기 고 농 이 고이 는 질환 이 다 . 이 를 일차 적 으로 스크리닝 하 는 데 가장 많이 이용 되 는 방법 은 X 선 을 이용 한 단순 촬영 검사 인데 , CT 검사 보다 방사선량 이 적 다는 장점 이 있 지만 , 진단 의 정확도 가 현재 70 ~ 80 % 수준 으로 그리 높 지 않 기 때문 에 정밀 진단 이 필요 하 거나 수술 을 계획 하 는 경우 에 는 정확도 가 더 높 은 CT 검사 를 시행 하 는 것 이 원칙 이 다 . 
 선우 준 · 이경준 교수 연구 팀 은 이번 연구 를 통해 단순 촬영 검사 의 진단 정확도 를 높이 기 위해 딥 러닝 알고리즘 을 활용 할 수 있 다는 단초 를 제시 했 다 . 연구 팀 은 2003 ~ 2017 년 분당 서울대 병원 에서 부비동 염이 의심 돼 시행 한 단순 촬영 검사 결과 9 , 000 건 을 영상 소견 에 따라 정상 혹은 상악동 부비동 염 으로 분류 하 고 , 해당 데이터 를 학습 용 데이터 ( 8 천 건 ) 와 검증 용 데이터 ( 1 천 건 ) 로 나눠 딥 러닝 알고리즘 개발 에 활용 했 다 . 
 또한 개발 된 알고리즘 을 보다 정확히 검증 하 려는 목적 으로 함께 촬영 된 CT 검사 의 소견 에 따라 정답 을 매긴 두 개 의 시험 용 데이터 셋 을 따로 만들 었 고 , 이 를 토대 로 숙련 된 영상 의학 과 의사 5 명 과 의 진단 정확도 를 비교 했 다 . 
 결과 적 으로 딥 러닝 알고리즘 의 성능 은 모든 시험 용 데이터 셋 에서 영상 의학 과 의사 와 동등 한 수준 의 진단 정확도 를 보였 고 , 정확 한 검증 을 위해 분당 서울대 병원 의 영상 데이터 를 이용 해 학습 한 딥 러닝 알고리즘 을 외부 병원 ( 서울대 병원 본원 ) 의 영상 데이터 에 적용 했 을 때 도 진단 정확도 가 유지 된다는 결과 를 확인 했 다 . 
 선우 준 교수 는 " 이번 연구 를 통해 딥 러닝 알고리즘 을 이용 하 면 단순 촬영 검사 에서 도 정확 하 게 부비동 염 을 진단 할 수 있 음 을 증명 했 다 " 며 " 아울러 단순 촬영 검사 에서 는 CT 검사 와 비교 해 발생 하 는 방사선량 이 20 분 의 1 에 그치 기 때문 에 환자 의 방사선 노출 도 최소 화 하 는 데 기여 할 수 있 을 것 으로 보인다 " 고 말 했 다 .