보건타임즈 : 진료현장서 인공지능 진단시스템 활용할 가능성 열다

내원 환자 1,135명 대상 '진단시스템 성능' 검증
박창민 교수팀, "실제 임상현장서 진단 정확도 향상, 판독 대기시간 감소" 기대
논문, 최고권위 학술지 방사선학(Radiology) 최신호에 게재

[보건타임즈] 국내 대학병원 연구진에 의해 AI 진단시스템의 흉부X선 영상 판독능력이 정확하게 검증됐다(논문).
응급실 인공지능 흉부X선 영상의 판독 민감도는 82~89%로 당직 의사보다 높았다.

이로써 실제 진료현장에서 인공지능 진단시스템을 활용할 가능성을 열었다.

서울대병원 영상의학과 박창민(사진)·황의진 교수는 2017년 1월부터 3월까지 응급실을 찾은 환자 1,135명을 대상으로 AI 진단시스템의 흉부X선영상 판독능력을 검증한 결과 이같이 확인됐다고 5일 밝혔다.

이에 따르면 당직 영상의학과의사의 판독민감도(sensitivity)는 66%에 머물렀으며 촬영된 영상을 판독하는데 88분(중앙값)이 소요됐다.
추가검사나 치료가 필요한 이상소견이 있는 영상은 114분(중앙값)이 걸려 영상 판독결과를 기다리는 데만 약 1~2시간이 지체됐다.

반면 인공지능 진단시스템으로 판독했을 때 판독 민감도는 82~89%로 당직 의사보다 높았다.
또 당직 의사가 인공지능 진단시스템 분석결과를 참고해 진단했을 땐 판독 민감도가 향상됐다.

이처럼 응급실에서 인공지능 진단시스템을 활용한다면, 판독오류와 소요시간을 줄임으로써 진료지연을 개선할 수 있을 것이라는 게 연구진의 설명이다.

사실, AI를 활용한 진단보조도구가 성능이 우수하다는 것은 다른 연구에서 몇 차례 보고된 바 있다.
하지만, 대부분의 연구가 실험적 데이터로만 성능을 확인해, 실제 진료현장에서 사용할 수 있는지는 미지수였다.

박 교수는 "이번 연구는 인공지능이 실제 환자 진료에 충분히 활용될 수 있음을 보여주는 하나의 이정표가 될 것"이라며 "추후 이보다 고도화된 인공지능 시스템을 개발, 성능검증과 함께 인공지능 활용을 극대화하는 방안을 찾으려는 연구를 이어갈 것"이라고 전했다.

이 연구는 서울대병원과 서울시 산학연 협력사업의 지원으로 수행됐다.

이를 다룬 논문은 'Deep Learning for Chest Radiograph Diagnosis in the Emergency Department'란 제목으로 이 분야 최고권위 학술지 '방사선학(Radiology) 최신호'에 게재됐다.