인공지능 기반 IBD Scoring System

Abstract

염증성 장질환은 크론병과 궤양성 대장염으로 구성되어 있다. 최근 궤양성 대장염 환자의 내시경 수요가 급격하게 증가하고 있으며, 궤양성 대장염은 일생동안 호전과 악화를 반복하는 염증성 장질환 이기 때문에 꾸준한 관리가 필요하다. 궤양성 대장염의 내시경적 질병 활성도를 평가하는 지표로 MES를 주로 사용한다. 본 논문에서는 정확도가 우수한 MES 평가 지표를 인공지능 기술을 통해 자동 분석하여 스코어링 해 주는 시스템을 제안한다. 스코어링 자동 분석을 위해 Faster R-CNN 알고리즘을 개선하여 적용하였다. 인공지능 알고리즘의 정확도를 평가하기 위해 MLP, SVM, CNN모델과 본 논문에서 제안하는 방법에 대한 정확도를 비교 평가 하였다. 비교 평가 결과 평균 88%의 정확도를 도출하여 성능을 증명하였다. 이러한 시스템은 임상 현장에서 내시경 시술에 보조적인 수단으로 활용될 수 있다. 내시경 영상을 활용한 본 연구의 성과물은 염증성 장질환 중 하나인 궤양성 대장염의 진료에서 인공지능을 활용하여 진료의 질 향상을 높이는 계기가 될 수 있다. 향후 연구로 다기관 데이터 수집을 통한 데이터의 확장을 통해 정확도를 개선하고자 한다.