서울아산병원, AI 영상 분석 솔루션으로 신생아 '장천공' 조기 진단한다

국내 연구진이 신생아에 치명적인 '장천공'을 조기에 잡아낼 수 있는 인공지능 판독 모델을 개발했다.

서울아산병원 영상의학과 윤희망, 융합의학과 김남국, 신생아과 이병섭 교수팀은 AI로 신생아 장천공 여부를 판별하고 병변 위치도 찾아내는 모델을 개발했다고 1일 밝혔다.

기존의 AI 판독 모델은 '성인 데이터'를 기준으로 개발돼 체형과 엑스레이 촬영 자세, 판독 소견 등 성인과 차이가 큰 신생아에게 적용하기 어려웠다.

이에 연구팀은 신생아 엑스레이 영상 데이터를 활용해 장천공 여부, 복강 내 공기가 차 있는 영역을 함께 학습해 표시해주는 '딥 멀티태스크' 학습 모델을 개발했다.

연구팀은 1995년 1월부터 2018년 8월까지의 서울아산병원 소아 엑스레이 영상 약 260만 건을 수집했다. 이 중 최종적으로 장천공 영상 294건과 대조군 영상 252건을 선별해 학습시켰다.

임상적 유용성 검증을 위해 국내 11개 병원에서 영상 6만 4천 건을 외부 검증용 데이터로 추가 확보했으며 장천공 영상 164건, 대조군 영상 214건을 선별해 내·외부 검증을 진행했다. 

내부 검증 결과 진단 정확도는 94.9%를 기록했으며 외부 데이터를 통한 검증에서는 84.1%의 진단 정확도를 기록하며 전문의와 유사한 수준을 보였다. 특히 의료진이 인공지능 판독 모델을 사용했을 때의 진단 정확도는 82.5%에서 86.6%로 개선됐다.

김남국 서울아산병원 융합의학과 교수는 “신생아 장천공과 같이 임상 현장에서 꼭 필요하지만 아직 연구가 부족한 기술 개발에 집중하고 있다. 신속한 판단이 요구되는 신생아 중환자실에서 조기 진단을 도울 수 있는 다양한 모델을 개발하고 적용해 신생아 생존율을 향상하는 데 기여하겠다”고 말했다.

이번 연구 결과는 생체의학분야에서 저명한 국제학술지 ‘컴퓨터 의학 및 생물학(Computers in Biology and Medicine, 피인용지수 6.3)’ 최신호에 게재됐다.

Horizon 객원기자  911019h@gmail.com