광고
광고
광고

인공지능, 진료현장 활용가능성 입증

서울대병원 박창민 교수팀, 이상 흉부X선 영상 정확히 진단…판독오류·진료지연 개선 기대

이상철 기자 | 기사입력 2019/11/06 [10:06]

인공지능, 진료현장 활용가능성 입증

서울대병원 박창민 교수팀, 이상 흉부X선 영상 정확히 진단…판독오류·진료지연 개선 기대

이상철 기자 | 입력 : 2019/11/06 [10:06]

▲ 박창민 교수

【후생신보】 국내 연구진이 인공지능(AI) 진단시스템의 실제 진료현장에서 활용가능성을 입증했다. 따라서 인공지능 진단시스테이 판독오류와 시간을 줄여 진료지연을 개선할 수 있을 것으로 기대된다.

 

서울대병원 영상의학과 박창민 교수팀(황의진)은 2017년 1월부터 3월까지 응급실을 방문한 환자 1,135명을 대상으로 AI진단시스템의 흉부X선영상 판독능력을 검증한 결과를 지난 5일 발표했다.

 

박 교수팀이 응급실에서 촬영된 흉부X선 영상을 판독한 결과, 당직 영상의학과의사 판독민감도(sensitivity)는 66%에 머물렀으며 촬영된 영상을 판독하는데 88분(중앙값)이 소요됐다.

 

또한 추가검사나 치료가 필요한 이상소견이 있는 영상은 114분(중앙값)이 소요됐으며 영상 판독결과를 기다리는데만 약 1~2시간이 지체되는 것이다.

 

이에 비해 인공지능 진단시스템으로 판독했을 때 판독 민감도는 82~89%로 당직의사보다 높았고 당직의사가 인공지능 진단시스템 분석결과를 참고해 진단했을 때도 판독 민감도가 향상됐다.

 

이처럼 응급실에서 인공지능 진단시스템을 활용한다면, 판독오류와 소요시간을 줄임으로써 진료지연을 개선할 수 있을 것으로 기대된다.

▲ 발열과 기침으로 응급실을 방문한 환자의 흉부 X선 영상(좌측)이다. 우측 하부 폐의 폐렴 병변 (화살표)을 응급의학과 당직의사는 인지하지 못하였으나, 인공지능 시스템은 병변의 존재와 위치를 정확하게 식별했다(우측).

특히 박 교수팀의 이번 연구는 실제 진료현장에서 인공지능 진단시스템 활용가능성을 입증한 것이다.

 

그동안 AI를 활용한 진단보조도구가 성능이 우수하다는 것은 다른 연구에서 몇 차례 보고된 바 있지만 대부분의 연구가 실험적 데이터로만 성능을 확인해 실제 진료 현장에도 사용가능한지는 미지수였다.

 

박 교수는 “이번 연구는 인공지능이 실제 환자진료에 충분히 활용될 수 있음을 보여주는 하나의 이정표가 될 것”이라며 “추후 보다 고도화된 인공지능 시스템 개발, 성능검증과 더불어 인공지능 활용을 극대화하는 방안에 대한 연구를 이어갈 것”이라 밝혔다.

 

한편 박 교수팀의 이번 연구는 서울대병원과 서울시 산학연 협력사업의 지원으로 시행됐으며 관련 분야 최고권위 학술지인 ‘방사선학(Radiology)’ 최신호에 게재됐다.

닉네임 패스워드 도배방지 숫자 입력
내용
기사 내용과 관련이 없는 글, 욕설을 사용하는 등 타인의 명예를 훼손하는 글은 관리자에 의해 예고 없이 임의 삭제될 수 있으므로 주의하시기 바랍니다.
 
광고
광고
광고
광고
광고
광고
광고
광고