이영한 세브란스병원 영상의학과 교수, 황도식 연세대학교 공과대학 교수 연구팀은 엑스레이(X-ray) 결과로 환자의 중증도를 파악할 수 있는 인공지능(AI) 기술을 개발해 딥노이드에 이전했다고 24일 밝혔다.
세브란스병원에 따르면 외상으로 응급실을 방문한 환자는 경추와 흉부, 골반 엑스레이를 기본으로 촬영해 상태를 확인한다. 이 중 경추 엑스레이 영상은 응급환자나 중증 환자를 평가하는데 중요한 기초 영상자료로 활용된다.
예를 들어 경추 C2·3번과 C6·7번의 척추 앞 공간은 각각 6~7mm와 20mm 정도로 측정되는데, 내부출혈이나 부종 등이 있을 경우 이 두께가 넓어진다. 이 때 의사는 엑스레이 영상판독 결과에 따라 정밀 검사를 신속히 진행해야 할지 응급처치를 우선해야 할지를 정한다.
연구팀은 경추 엑스레이 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 엑스레이를 분석했다.
분석 결과 C2의 경우 132명(97%), C6의 경우 126명(92.7%)이 영상의학과 의사 진단과 일치했다. 경추 수술을 받은 환자나 임플란트 등 보철물을 가진 환자에서도 정확한 진단이 가능했다. 이 교수는 딥노이드와 이번 연구를 실용화하기 위한 임상연구를 추진 중이다.
이영한 교수는 “바쁜 응급실에서 엑스레이 판독 AI 기술이 적용되면 의사의 역할이 줄어드는 것이 아니라, 의사의 집중력을 높이고 역할을 극대화하는데 이바지 할 수 있을 것”이라고 말했다.
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