갑상선센터, 'ZeroOne AI 공동연구성과' 발표
1358개 갑상선 초음파 영상 학습시킨 '인공지능' 판독 결과
양성판정 받은 결절의 경우 '세침 검사' 생략, 추적 관찰할 수 있음 확인
[보건타임즈] 갑상선암을 검사한 초음파 영상을 학습시킨 인공지능 분석이 더 정확하다는 연구 결과(논문)가 나와 관심을 끈다.(그림 인공지능신경망을 통해 갑상선초음파영상을 분석, 양성과 악성을 구분하는 과정)
서울대병원운영 서울특별시보라매병원 갑상선센터 채영준(사진), 박선원, 이가희 교수팀은 ZeroOne AI (대표 송준호)와 공동연구에서 인공지능신경망을 통해 갑상선 초음파 영상을 분석, 세침흡인검사 결과를 예측한 결과 이같이 확인됐다고 발표했다.
갑상선초음파는 갑상선암 진단에 기본적이면서 필수검사다.
현재 초음파 소견에서 악성이 의심되거나 크기가 2㎝보다 크면 세침흡인검사를 시행하도록 권고되고 있다.
이에 따라 양성일 가능성이 높은 결절의 크기가 크면 세침흡인검사에 들어가야 해 비용과 출혈, 통증 등의 합병증 문제가 생길 수 있다.
세침흡인검사는 갑상선 결절의 악성 여부를 확인하는 진단방법이다.
이 결과에 따르면 연구팀은 1358개의 갑상선초음파 영상을 인공지능신경망을 통해 학습시켜 보라매병원과 일본 쿠마병원의 155개의 결절을 테스트한 결과, 인공지능이 양성으로 판정한 결절의 90% 이상이 최종적으로 세침흡인검사나 수술에서 똑같은 결과가 나왔다.
이에 따라 인공지능으로 갑상선 초음파를 분석, 양성판정을 받은 결절의 경우 세침 검사를 생략, 추적 관찰할 수 있음을 확인했다는 게 연구팀의 설명이다.
채 교수는 "인공지능을 의료분야에 적극적으로 도입한다면, 향후 진단의 정확도를 높이는 동시에 불필요한 시술을 줄일 수 있을 뿐만 아니라, 의료기반시설이 취약한 지역에선 1차 선별검사의 역할을 할 수 있을 것"이라고 밝혔다.
이 연구논문은 'Ultrasound image analysis using deep learning algorithm for the diagnosis of thyroid nodules'란 제목으로 SCIE에 등재된 ’Medicine‘ 최신호에 게재됐다.
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