AI(인공지능)를 활용해 신생아의 장 천공 여부를 조기에 진단하는 모델

"신생아에 치명적인 장 천공 조기에 찾는 AI 모델 개발"

사이언스타임즈/사용자메뉴/과학기술/생명과학·의학

 

 

• 문제점 및 필요성
  신생아의 장 천공은 괴사성 장염 등으로 인해 장에 구멍이 생기는 매우 위험한 상태로, 진단이 지연되면 생명 위협으로 이어질 수 있습니다.
  그러나 신생아 중환자실에서는 영상의학 전문의가 즉시 판독하기 어려운 경우가 많고, 엑스레이 상의 소견이 모호하여 판독 정확도가 낮을 수 있습니다.
• 연구진 및 개발 모델
  서울아산병원 영상의학과 윤희망 교수, 융합의학과 김남국 교수, 신생아과 이병섭 교수팀이 연구를 수행했습니다.
  이들은 신생아의 엑스레이 이미지를 이용해 장 천공 여부를 판별함과 동시에, 복강 내 공기가 차 있는 영역도 함께 식별하는 딥러닝/AI 모델을 개발했습니다.
• 데이터 및 성능
  • 연구진은 1995년부터 2018년까지의 소아 엑스레이 약 260만 건을 수집했고, 그중 장 천공 영상 294건과 대조군 영상 252건을 선별해 모델을 학습시켰습니다.
  • 내부 검증 결과에서는 진단 정확도 94.9%를 기록했으며, 복강 내 공기가 차 있는 영역도 잘 찾아냈습니다.
  • 외부 데이터로 검증했을 때는 정확도 84.1%로 나타났고, 이는 전문의 수준과 유사한 수준입니다.
  • 실제 의료진이 이 모델을 보조 도구로 사용했을 때, 기존 82.5%였던 판독 정확도가 86.6%로 향상되었습니다.
• 의의 및 기대 효과
  윤희망 교수는, 신생아의 경우 영상 특징이 성인과 다른 양상을 보이기 때문에 경험에 따라 판독 결과가 달라질 수 있다고 지적했습니다.
  이 AI 모델은 전문의 수준의 정확도를 입증했을 뿐 아니라, 의료진 간 판독 일치도도 개선한 것으로 나타났습니다.
  논문은 생체의학 분야 국제 학술지 Computers in Biology and Medicine 최신호에 실렸습니다.