¼­¿ï´ëº´¿ø, »õÇØ 1¿ùºÎÅÍ 'ÀΰøÁö´É'À¸·Î ¿µ»ó º¸Á¶ Æǵ¶

ÈäºÎ¿¢½º¼± »ó Æó¾Ï ȤÀº Æó ÀüÀÌ¾Ï ¿µ»óÆǵ¶¿¡ 'ÀΰøÁö´É ±â¼ú' È°¿ë
´º½ºÀÏÀÚ: 2019³â01¿ù04ÀÏ 12½Ã14ºÐ

Æó¾Ï°ú Æó ÀüÀ̾Ͽ¡ 'Æǵ¶Á¤È®µµ Çâ»ó' ±â´ë
ÀÇ»ç, ÀΰøÁö´É ·ç´Ö ÀλçÀÌÆ® µµ¿ò ¹Þ¾Æ Æǵ¶ÇßÀ» ¶© Á¤È®µµ
¾Ç¼º Æó °áÀý ÃÖ´ë 14%, ÀÏ¹Ý Æó °áÀýÀº 19% Çâ»ó
±¸Áø¸ð ±³¼ö "ȯÀÚ Áø·á¿¡ º»°ÝÀûÀ¸·Î Àû¿ëµÇ´Â ù »ç·Ê"
¹Úâ¹Î ±³¼ö "Æó¾Ï Áø´Ü Á¤È®µµ ³ô¿© Áø·áÀÇ Áú°ú È¿À²¼º ¸ðµÎ Çâ»ó"

[º¸°ÇŸÀÓÁî] ¼­¿ï´ëº´¿øÀÌ 1¿ùºÎÅÍ ±¹³»¿¡¼­ µ¶ÀÚÀûÀ¸·Î °³¹ßÇÑ ÀΰøÁö´É±â¼úÀ» Æó¾Ï ȤÀº Æó ÀüÀ̾ÏÀ¸·Î ÀǽɵǴ ȯÀÚÀÇ ÈäºÎ¿¢½º¼± ¿µ»óÆǵ¶¿¡ º¸Á¶¼ö´ÜÀ¸·Î È°¿ëÇÑ´Ù.(³í¹®/»çÁø AI ±¸µ¿¿µ»ó)

ÀÌ·Î½á ¾ÕÀ¸·Î´Â ÀΰøÁö´ÉÀÌ ÈäºÎ¿¢½º¼± °Ë»ç ¿µ»óÀ» Æǵ¶ÇÑ °á°ú¸¦ Àǻ簡 À̸¦ Âü°íÇØ ÀÚÄ© ³õÄ¥ ¼ö ÀÖ´Â Æó¾Ï ȤÀº Æó ÀüÀ̾ÏÀ» Á¶±â Áø´ÜÇÒ ¼ö ÀÖ°Ô µÈ´Ù.

ÀΰøÁö´É ±â¹Ý ¿µ»óÆǵ¶ º¸Á¶½Ã½ºÅÛÀº ·ç´Ö ÀλçÀÌÆ®´Ù.
'·ç´Ö ÀλçÀÌÆ®(Lunit INSIGHT for Chest Radiography Nodule Detection)'´Â ¼ÒÇÁÆ®¿þ¾î °³¹ßȸ»ç ·ç´Ö°ú ¼­¿ï´ëº´¿ø ¿µ»óÀÇÇаú ¹Úâ¹Î ±³¼öÆÀÀÌ °øµ¿À¸·Î °³¹ßÇÑ °ÍÀÌ´Ù.
'·ç´Ö ÀλçÀÌÆ®'´Â ÈäºÎ¿¢½º¼± ¿µ»ó¿¡¼­ Æó¾Ï ȤÀº Æó ÀüÀ̾ÏÀ¸·Î ÀǽɵǴ ¼Ò°ßÀ» ã´Â µî ÀÇ»çÀÇ Áø´ÜÀ» º¸Á¶ÇÏ°Ô µÈ´Ù.
¶Ç ¾çÁúÀÇ ¿µ»ó µ¥ÀÌÅÍ¿Í µ¶ÀÚÀûÀÎ µö·¯´× ±â¼úÀ» ÀÌ¿ëÇØ, Å©±â°¡ À۰ųª °¥ºñ»À¿Í ½ÉÀå °°Àº ´Ù¸¥ Àå±â¿¡ °¡·ÁÁ® ÀÚÄ© ³õÄ¡±â ½¬¿î Æó¾Ï °áÀýµµ Á¤È®ÇÏ°Ô Ã£¾Æ³»´Â ¿ªÇÒÀ» ÇÑ´Ù.
 

±¸Áø¸ð ±³¼ö

¹Úâ¹Î ±³¼ö

¼­¿ï´ëº´¿øÀº ÀÎÇÇ´ÏÆ®ÇコÄɾîÀÇ ÀǷ῵»óÁ¤º¸½Ã½ºÅÛ(PACS)¿¡ '·ç´Ö ÀλçÀÌÆ®'¸¦ žÀç½ÃÄÑ ½ÇÁ¦ Æó ÁúȯÀÇ À¯¹« ¿©ºÎ¸¦ È®ÀÎÇÏ´Â ¿µ»óÆǵ¶¿¡ È°¿ëÇÑ´Ù¸ç ÀÌ°°ÀÌ ¹àÇû´Ù.

¼­¿ï´ëº´¿ø ¿µ»óÀÇÇаú ±¸Áø¸ð ±³¼ö´Â "ÀΰøÁö´ÉÀÌ, ÈäºÎ ¿µ»óÆǵ¶ º¸Á¶ ±â´ÉÀ¸·Î ȯÀÚ Áø·á¿¡ º»°ÝÀûÀ¸·Î Àû¿ëµÇ´Â ù »ç·Ê°¡ µÆ´Ù"¸ç, "ÀÇ·á Çõ½ÅÀÇ ½ÅȣźÀÌ µÉ °¡´É¼ºÀÌ ³ô´Ù"°í Àü¸ÁÇß´Ù.
±¸ ±³¼ö´Â ±¹³» ¼­¿ï´ëº´¿ø, º¸¶ó¸Åº´¿ø, ±¹¸³¾Ï¼¾ÅÍ 3°÷°ú ¹Ì±¹ UCSFMC(University of California San Francisco Medical Center)¿¡¼­ °ËÁõÇÑ ¼º´ÉÀ» ±Ù°Å·Î ·ç´Ö ÀλçÀÌÆ®¸¦ ÀÓ»ó¿¡ È°¿ëÇÒ ¼ö ÀÖ°Ô ÁÖµµÇß´Ù.
·ç´Ö ÀλçÀÌÆ®´Â Æǵ¶Á¤È®µµ¿¡¼­ ¾Ç¼º Æó °áÀý ºÐ·ùÀÇ °æ¿ì(ROC ºÐ¼® ±âÁØ) 92~96%, ÀÏ¹Ý Æó °áÀý À¯¹«(JAFROC ºÐ¼® ±âÁØ)´Â 83~92%·Î ã¾Æ³Â´Ù.
ÀÌ¿Í ÇÔ²² ³»°ú ÀÇ»ç 3¸í, ¿µ»óÀÇÇаú Àü°øÀÇ 6¸í, Àü¹®ÀÇ 5¸í, ÈäºÎÀü´ã Àü¹®ÀÇ 4¸í µî ÃÑ 18¸í°ú Æǵ¶´É·Â Á¤È®µµ ºñ±³¿¡¼­ ¾Ç¼º Æó °áÀýÀ» 91% ºÐ·ùÇس´Ù.(ÁÂÃø Ç¥ ÂüÁ¶)
ÀÇ»ç 77~94%·Î ³ªÅ¸³µ´Ù.
ÀÏ¹Ý Æó °áÀýÀÇ À¯¹«¸¦ È®ÀÎÇÏ´Â Á¤È®µµ´Â ·ç´Ö ÀλçÀÌÆ® 89%, ÀÇ»ç´Â 66~86%¿´´Ù.
Àǻ簡 ÀΰøÁö´É ·ç´Ö ÀλçÀÌÆ®ÀÇ µµ¿òÀ» ¹Þ¾Æ Æǵ¶ÇßÀ» ¶© Á¤È®µµ°¡ ¾Ç¼º Æó °áÀýÀÌ ÃÖ´ë 14%, ÀÏ¹Ý Æó °áÀýÀº 19%°¡ Çâ»óµÈ °ÍÀ¸·Î È®ÀεƴÙ.

¾ó¸¶ Àü ¹ß°£µÈ ÀǷ῵»ó ºÐ¾ß ÇмúÁö '¹æ»ç¼±ÇÐ(Radiology)'¿¡ °ÔÀçµÈ ¼­¿ï´ëº´¿ø ¿¬±¸ÆÀÀÇ Development and Validation of Deep Learning–based Automatic Detection Algorithm for Malignant Pulmonary Nodules on Chest RadiographsÀ̶õ Á¦¸ñÀÇ ³í¹®¿¡ µû¸£¸é, À̹ø ÀΰøÁö´É ¼ÒÇÁÆ®¿þ¾î È°¿ë ½Ã, ÈäºÎ¿¢½º¼± »ó Æó¾Ï °áÀýÀ» ¹ß°ßÇس»´Â Æǵ¶ÀÇ Á¤È®µµ°¡ ¿µ»óÀÇÇаú Àü¹®ÀÇ µîÀÌ Æ÷ÇÔµÈ ¿¬±¸ ´ë»óÀÚ 18¸íÀÇ ÀÇ»ç ¸ðµÎ¿¡°Ô¼­ Çâ»óµÆ´Ù.
ÀÌ·± ¼º°ú¸¦ ±â¹ÝÀ¸·Î Áö³­ 8¿ù '·ç´Ö ÀλçÀÌÆ®'´Â ½Ä¾àó·ÎºÎÅÍ ÀΰøÁö´É ±â¹Ý ¿µ»óºÐ¼® ÀÇ·á±â±â·Î ½ÂÀÎÀ» ¹Þ¾Ò´Ù.

¹Úâ¹Î ±³¼ö´Â "ÈäºÎ¿¢½º¼± ¿µ»óÀº Æó¾ÏÀ» Æ÷ÇÔÇÑ ´Ù¾çÇÑ ÈäºÎ ÁúȯÀÇ Áø´Ü°ú Æò°¡¿¡ ¸Å¿ì Áß¿äÇÑ °Ë»çÁö¸¸, Ư¼º»ó ½ÇÁ¦ Æó¾Ï °°Àº Áß¿ä Áúȯ¿¡ ´ëÇÑ Æǵ¶ÀÇ Á¤È®µµ°¡ ³ôÁö ¾ÊÀº ´ÜÁ¡ÀÌ ÀÖ¾ú´Ù"¸ç, "ÀΰøÁö´É ±â¼úÀ» »ç¿ëÇÏ°Ô µÇ¸é, Æó¾Ï Áø´ÜÀÇ Á¤È®µµ¸¦ ³ô¿© Áø·áÀÇ Áú°ú È¿À²¼º ¸ðµÎ¸¦ Çâ»ó½Ãų ¼ö ÀÖÀ» °ÍÀ¸·Î ±â´ëÇÑ´Ù"°í ¸»Çß´Ù.

¿¬±¸ÆÀÀº Æó¾Ï ÀÌ¿Ü¿¡ ´Ù¾çÇÑ Áúȯ¿¡ ´ëÇÑ ÀΰøÁö´É ±â¹Ý ¿µ»óÁø´Ü ¼ÒÇÁÆ®¿þ¾î¸¦ °³¹ßÇÏ°í ÀÖ´Ù.
ÃÖ±Ù¿£ ÈäºÎ¿¢½º¼± ¿µ»ó¿¡¼­ È°µ¿¼º Æó°áÇÙÀ» °ËÃâÇÏ´Â ¼ÒÇÁÆ®¿þ¾î¸¦ °³¹ßÇßÀ¸¸ç °ËÁõµÈ ¼º´ÉÀ» °¨¿°ÇÐ ºÐ¾ß ÇмúÁö 'Àӻ󰨿°º´ÇÐ(Clinical infectious disease)'¿¡ ¹ßÇ¥ÇÑ ¹Ù ÀÖ´Ù.


ÀÌ ´º½ºÅ¬¸®ÇÎÀº BKT´º½º{www.bktimes.net}¿¡¼­ ¹ßÃéµÈ ³»¿ëÀÔ´Ï´Ù.