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의정부소년보호사건변호사 피부 모낭 주변에 살고 있는 모낭충은 일반적으로 별다른 해를 끼치지 않으나 과도하게 증식할 경우 안면 홍반 등을 일으킬 위험이 있다. 정확한 진단을 위해선 모낭충 밀집 여부와 해당 영역을 찾아야 하는데, 이를 분석할 수 있는 인공지능 모델이 개발됐다.
용인세브란스병원 피부과 김지희·김제민 교수, 세브란스병원 피부과 박창욱 교수 연구팀은 안면 홍반 환자의 모낭충 밀도를 예측할 수 있는 딥러닝 모델을 통해 실제 의사의 진단 정확도 향상을 입증했다고 16일 밝혔다. 2016~2023년 안면 홍반 때문에 모낭충 밀도 검사를 받은 환자 1124명을 대상으로 한 이 연구는 국제학술지 ‘사이언티픽 리포트(Scientific Reports)’에 게재됐다.
얼굴에 붉은 반점이 생기는 안면 홍반은 모낭충이 과도하게 증식하는 모낭충증을 비롯해 접촉 피부염, 아토피 피부염, 여드름, 루푸스 등 다양한 피부 질환이 원인이 되어 나타난다. 특히 모낭충증은 발적과 가려움, 염증 등을 일으키는데, 다른 질환과 겉보기로 구분하기 어려워 정확한 진단이 중요하다.
모낭충증을 진단하려면 피부 표면 생검이나 피지 분비물을 짜내는 압출 검사로 모낭충을 채취해 밀도를 측정한다. 다만 이들 방법은 통증이 있으며 검사자의 숙련도에 따라 결과가 크게 달라지는 한계가 있어 연구진은 이를 보완하기 위해 환자의 얼굴 사진과 증상, 혈청 알레르기 지표 등의 임상 데이터만으로 모낭충 밀도를 예측할 수 있는 인공지능 모델을 개발했다.
인공지능 모델의 진단 성능을 분석한 결과, 정확도 지표 점수는 0.823~0.865점(1점 만점)으로 나왔다. 해당 지표에서 0.8점 이상을 받은 경우 인공지능 모델의 성능이 뛰어난 모델로 평가된다. 또한 인공지능 모델의 보조로 피부과 의사의 진단 정확도가 유의미하게 향상된 결과도 나왔다. 모델의 도움 없이 진단했을 때의 평균 진단 정확도는 63.7%였지만, 예측 결과를 참고한 후에는 70.6%로 상승했다.
모낭충증이 있는 사람을 ‘양성’으로 정확히 찾아내는 민감도 역시 13.6% 향상됐다. 사전 설문을 통해 인공지능에 대한 신뢰도가 높다고 분류된 의사 집단에서 진단 보조의 긍정적 효과가 더 크게 나타났지만 잘못된 예측을 무비판적으로 따르는 경향이 증가하지는 않은 것으로 나타났다.
김제민 교수는 “본 연구는 세계 최초로 얼굴 사진과 임상 데이터만을 활용해 모낭충 밀도를 예측하는 인공지능 모델을 개발하고 검증한 연구로, 협업 모델의 효과를 실증적으로 검증했다는 점에서 의미가 크다”며 “향후 해당 모델을 모낭충 검사 장비가 없는 1차 의료기관이나 원격 진료 환경, 수련의 교육 등에서 폭넓게 활용할 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다.
지구 온난화로 최근 한국 농업 현장에서는 아열대 과일과 채소 재배가 빠르게 확산하고 있다. 재배 가능 지대가 북상하고 있는 것이다. 제주에 국한되던 바나나, 망고, 패션프루트, 파파야 같은 아열대 작물이 남해안과 내륙 일부 지역에서도 재배되고 있다.
아열대 작물이 새로운 소득 작물로 주목받는 만큼 유통 과정에서의 품질 관리가 과제로 떠오르고 있다. 남해안 한 농가에서는 우수한 품질의 망고를 수확했음에도 유통 중 빠른 후숙과 연화로 납품 직전 상품성이 떨어져 출하가 거부되거나 헐값에 판매해야 하는 상황을 겪은 사례도 있다. 재배 성공이 곧 판로 확보로 이어지지 않은 대표적인 사례다.
국내에서 재배되는 아열대 작물은 앞으로 외국산과의 품질 경쟁을 피할 수 없다. 국내산의 장점은 숙성도가 높은 상태에서 수확해 유통할 수 있다는 점이다. 해외에서 들어오는 아열대 과일은 대부분 미숙 단계에서 수확돼 국내 도착 뒤 후숙을 거치기 때문에 향과 당도 등에서 국내 완숙과가 우위에 있다.
하지만 이 장점은 품질관리 측면에서 국내 농가가 감당해야 하는 위험 요소이기도 하다. 완숙과는 수확 당시 품질이 뛰어나지만 후숙 속도가 매우 빨라 연화, 변색, 향 손실이 쉽게 발생한다. 농가는 출하 직전까지 품질이 유지되는지 예측하기 어렵고, 단기 보관조차 쉽지 않다. 결국 국내산이 가진 장점이 적절한 품질관리 기술이 없는 상황에서는 가장 큰 위험으로 작용할 수 있다.
게다가 기존 수확 후 관리 기술 대부분은 온대 작물 중심이라는 한계가 있다. 사과는 저온 관리를 통해 최대 10개월까지 품질 유지가 가능하지만, 바나나는 12도 이하에서 조직의 물러짐 같은 ‘저온장해’ 현상이 발생한다.
따라서 아열대 작물 특성을 반영한 ‘맞춤형 수확 후 관리 기술’ 개발과 현장 보급이 필요하다. 한국식품연구원은 이를 위해 인공지능(AI)을 활용한 숙성도 정량화 기술과 신선도 유지 기간 예측 알고리즘 기술 등을 개발해 왔다. 다양한 파장대 빛을 이용해 화학 구성을 파악할 수 있게 하는 ‘초분광 정보’를 활용해 키위 연부병을 조기 판정하고 증상 정도를 구별하는 기술도 개발돼 있다. 연부병은 수확 시점에는 이상이 없다가 유통 과정에서 과육이 물러지고 부패하는 증상을 보인다. 판매자와 소비자 간 품질 관련 갈등이 발생할 수 있는 요소다. 초분광 정보 기술을 활용하면 이러한 문제를 예방할 수 있다.
초분광 정보 활용 기술은 저온 저장 이력 및 저온장해 식별에도 활용된다. 바나나, 망고, 패션프루트는 일정 기간 저온에 노출되면 풍미, 맛, 조직감이 급격히 저하되지만 외관상 변화가 거의 없어 소비자가 품질 저하를 인식하기 어렵다. 이 기술을 활용하면 과일이 저온에 얼마나 노출됐는지, 저온장해가 얼마나 진행됐는지, 유통 시점에서 소비자가 체감할 품질 저하는 어느 정도인지를 사전에 판단할 수 있다.
그러나 아열대 작물의 종류가 다양하고, 전문 연구기관과 인력이 부족해 기술 개발과 보급 속도가 현장 변화를 따라가지 못하고 있다. 이대로라면 국내산 아열대 작물은 품질 경쟁력을 갖추고도 적절한 품질관리 기술 부족으로 시장에서 가치를 인정받지 못할 위험이 있다.
아열대 작물 재배가 증가하는 현실 속에서 선택해야 할 대응 방법은 명확하다. 저장·유통 품질관리 기술을 선제적으로 개발하고 현장에 보급하는 것이다. 정부의 정책 지원, 연구기관의 기술 개발, 유통·산지 협력 강화가 함께 이루어진다면 국내 아열대 작물은 기후위기의 부산물이 아니라 대한민국 농업의 새로운 성장 기회가 될 것이다.

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