한림대 성심병원 외과 연구팀과 한림대의료원 의료인공지능센터 개발
AI 모델, CT 분석한 대장염·말단회장염 등 충수염 유사질환 걸러내며 '충수염'만 진단
곡선하면적 점수 '0.890' 실제 임상에 적용할 우수한 성능
조범주 의료인공지능센터장 "3차원 CT 영상 입체적 인식했다에 의의 있다"
손일태 교수 "민감도, 곡선하면적점수, F1 점수 등 높일 다양한 방법 검토 중"
최근 열린 국제 대한외과학회와 대한외과의사회 학술행사서 '최우수 연구자상' 수상
[보건타임즈] 국내 의료진이 컴퓨터단층촬영(CT) 영상을 분석해 충수염을 자동 진단하는 인공지능(AI) 모델을 개발했다.
급성충수염은 임상 양상이 다양한 데다 CT 검사를 통해 비정상적인 충수가 발견되지 않아 다른 소화기 질환으로 오진하는 사례도 있다.
이 AI 모델이 실용화된다면 충수염 오진을 줄이는 동시에 더욱 신속한 환자 진료가 가능해진다.
또 응급실 인력을 효율적으로 운영하는 데 도움이 될 것으로 보인다.
한림대학교성심병원 외과 연구팀(사진 왼쪽부터 손일태·조범주·박태용·김민성·김민정 교수)과 한림대학교의료원 의료인공지능센터는 CT 영상을 실시간으로 관찰해서 충수염을 자동판독해주는 AI 모델을 개발해냈다.
흔히 맹장염으로 아는 충수염은 맹장 끝 부위 충수돌기에 염증이 발생하는 것을 말한다.
증상으로는 구역질, 구토, 메슥거림 등의 증상이 나타나다가 명치 부위와 상복부에 점차 통증 강도가 심해지는 특징이 있다.
상복부 통증은 시간이 지나면 배꼽 주위를 거쳐 충수의 위치인 우하복부 통증으로 바뀌며 차츰 미열이 나타나면서 한기를 느끼기도 한다.
급성충수염은 수술 통계 5위를 차지하는 다빈도 질환이면서 오진이 생길 수 있는 질환이다.
급성충수염을 의심해 병원을 찾는 환자는 야간이나 주말 응급실을 찾는 사례가 많다.
이때 복부 영상의학과 전문의에 의한 정확한 판독이 제한될 수 있다.
게다가 급성충수염은 임상 양상이 다양하면서 CT 영상을 통해 비정상적인 충수가 발견되지 않아 다른 소화기 질환으로 오진하는 사례가 있다.
문제는 충수염 진단이 늦어지면 천공이 발생할 수 있는 데다 충수염의 우측 하복부 염증이 복막염이나 골반 내 농양으로 악화가 되면 충수절제술 이상의 외과적 처치를 해야 할 상황으로 커질 수 있으며 수술 후 합병증도 높아진다.
한림대성심병원 연구팀이 개발한 이 AI 모델은 CT 영상을 실시간으로 관찰해 대장염, 말단회장염, 상행결장게실염 등 충수염과 임상적으로 유사한 질환을 걸러내 충수염만 정확하게 진단하는 것이 가능하다. (사진 2)
연구팀은 2013년부터 2020년까지 한림대의료원에서 충수염 진료를 위해 CT 촬영한 환자 4,701명의 데이터와 2019년부터 올해 5월까지 응급실을 내원해 복부 통증으로 CT 촬영한 환자 4,452명의 데이터를 분석한 후 충수염 환자 1,839명, 다른 질환으로 진단받은 1,782명의 데이터를 걸러낸 뒤 '3D 컨볼루션 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)'을 활용한 모델에 학습시켰다.
이 결과 AI 모델의 충수염 진단정확도는 89.4%로 나타났다.
AI 모델의 성능평가에 사용하는 '곡선하면적(Area Under the Curve, AUC)'점수는 0.890으로 나타나 실제 임상에 적용할 수 있는 우수한 결과를 보였다.
조범주 의료인공지능센터장은 "AI는 기존 모델들과 달리 3차원 CT 영상을 입체적으로 인식했다는 점에서 의의가 있다"고 평가했다.
손일태 교수는 "AI 모델의 민감도, 곡선하면적점수, F1 점수 등을 높이기 위해 다양한 방법을 검토하고 있다"면서 "이번 모델의 상용화 작업과 함께 향후 충수와 관련된 모든 질환의 자동 판독을 목표로 연구할 계획"이라고 말했다.
이번에 개발한 AI 모델은 최근 열린 국제 대한외과학회와 대한외과의사회 추계학술대회에서 발표돼 '최우수 연구자상(Best Principle Investigator)'을 수상했다.
기사최종편집일: 2024-04-19 17:18:24
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