의사의 진단과 97% 일치‥수준 높여 '임상시험' 준비 중
이영한 교수 "실용화되면 경추 손상 중증•응급환자에 도움 기대"
[보건타임즈] 세브란스병원 영상의학과 이영한 교수(사진) 연구팀이 빨리 진단해야 하는 응급 중증•응급환자의 X-ray 결과를 통해 중증도를 파악할 수 있는 인공지능(AI) 기술을 개발, 최근 딥노이드에 이전했다.[위 사진 영상의학과 의사가 판독(좌측)한 결과와 AI가 판독(우측)/논문]
외상으로 다친 환자의 경추와 흉부, 골반을 촬영한 경추 X-ray 영상은 응급환자나 중증 환자를 평가하는데 중요한 기초 영상자료로 활용된다.
대개 경추 C2/3번과 C6/7번의 경우 척추 앞 공간이 각각 6~7㎜와 20㎜ 정도로 측정된다.
내부출혈이나 부종 등이 있을 땐 이 두께가 넓어진다.
이때 의사는 X-ray 영상판독결과에 따라 CT나 MRI 등의 정밀 검사를 신속하게 진행해야 할지 응급처치를 우선해야 할지 등의 진단과 치료 계획을 세우게 된다.
이 교수 연구팀은 경추 X-ray 검사에서 C2번과 C6번 척추앞 공간을 검출할 수 있도록 200명의 측정값을 데이터화 시켜 딥러닝을 통해 AI에 학습시켰다.
연구팀은 이렇게 학습한 AI를 통해 실제 응급실을 방문한 136명의 경추 X-ray를 분석했다.
이 결과 C2의 경우 132명(97%)에서 영상의학과 의사의 진단과 일치했으며, C6는 126명(92.7%)에서 정확도를 보였다.
경추 수술을 받은 환자와 임플란트 등 보철물을 가진 환자에게서도 정확한 진단이 가능했다.
실제 치과 보철치료를 받은 외상환자의 경추 X-ray 영상을 영상의학과 의사가 판독(사진 좌측)한 결과와 AI가 판독(사진 우측)한 결과를 비교했을 때 큰 차이를 보이지 않았다.
엑스레이를 판독할 때 척추 앞 공간을 보기 위해 의사가 그리는 척추 앞 공간 선도 AI는 같은 모양으로 그렸다.
연구팀은 이러한 기능의 X-ray AI 기술이 임상에 적용하게 되면 응급실을 찾은 외상환자는 빠른 중증도 분류를 통해 제한된 의료인력이 적시에 투입돼 적절한 치료를 받을 수 있을 것이라고 기대하고 있다.
현재 이 교수는 딥노이드와 이번 연구를 실용화하기 위한 임상연구를 계획 중이다.
이 교수는 "바쁜 응급실에서 중증 환자에 X-ray 판독 AI 기술을 적용하면 앞으로 의사의 역할이 줄어드는 것이 아니라, 의사의 집중력을 높이는 것은 물론 역할 극대화에 기여할 수 있을 것"이라고 말했다.
이 교수는 응용영상의학 연구실(Advanced Radiology Laboratory) 연구 책임자로 영상의학과 양재문 교수 연구팀과 응급상황에서뿐만 아니라 진단분야에서 AI를 활용한 종양 진단기술을 개발하고 있다.
이를 다룬 논문의 제목은 Learning Radiologist's Step-by-Step Skill for Cervical Spinal Injury Examination: Line Drawing, Prevertebral Soft Tissue Thickness Measurement, and Swelling Detection이다.
이 뉴스클리핑은 BKT뉴스{www.bktimes.net}에서 발췌된 내용입니다.
