서울아산병원 연구팀은 신생아 엑스레이 영상을 AI로 분석해 장천공 여부와 병변 위치를 찾아내는 판독 모델을 개발했다. 이 모델은 내부 검증에서 94.9%, 외부 검증에서 84.1%의 정확도를 기록했다.
특히 미숙아에게 주로 발생하는 장천공은 진단 지연 시 합병증이나 사망 위험이 크다. 신생아중환자실에서는 영상의학과 전문의가 즉시 판독하기 어렵고, 기존 AI 모델들은 성인 데이터에 기반해 신생아에 적용하기 힘들었다.
연구팀은 신생아 엑스레이 260만 건 중 장천공 영상 294건과 정상 영상 252건을 학습시켰고, 복강 내 공기 영역을 함께 표시하는 딥 멀티태스크 학습 모델을 개발했다. 또한 국내 11개 병원의 6만4000건 영상으로 외부 검증을 진행해 성능을 확인했다.
김남국 교수는 “신속한 판단이 필요한 신생아중환자실에서 AI가 조기 진단을 돕고, 신생아 생존율 개선에 기여할 것”이라고 밝혔다.
이번 연구 결과는 국제 학술지 ‘컴퓨터 의학 및 생물학’ 최신호에 실렸다.
임혜정 하이뉴스(Hinews) 기자
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