"신생아에 치명" 장 천공 조기 발견 AI 모델, 국내서 개발
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서울아산병원은 이 병원 영상의학과 윤희망·융합의학과 김남국·신생아과 이병섭 교수팀은 AI로 신생아의 장 천공 여부를 판단하는 판독 모델을 개발했다고 1일 밝혔다.
신생아 장 천공은 괴사성 장염 등으로 장에 구멍이 생겨 생명까지 위협하는 치명적인 질환이지만, 신생아 중환자실 특성상 영상의학과 전문의가 즉시 판독하기 어려운 경우가 많아 오진이나 진단 지연으로 이어질 가능성이 높았다.
또 천공 진단을 위해 엑스레이 검사로 복강 내 공기가 차 있는지 확인하는데, 통상 영상에서 장 천공 여부가 뚜렷하게 나타나지 않아 정확한 판독이 쉽지 않았다.
기존에 있었던 AI 판독 모델은 성인 데이터를 기준으로 개발됐기 때문에 신생아에게 적용하기 어렵다는 한계도 있었다.
이에 연구팀은 신생아 엑스레이 영상을 이용해 장 천공 여부를 분류하면서 복강 내 공기가 차 있는 영역까지 함께 학습해서 표시해 주는 학습 모델을 개발했다.
연구팀은 1995년 1월∼2018년 8월 서울아산병원 소아 엑스레이 영상 약 260만건을 수집했고, 최종적으로 장 천공 영상 294건과 대조군 영상 252건을 선별해 모델에 학습시켰다.
이렇게 개발한 AI 판독 모델은 내부 검증 결과, 진단 정확도 94.9%를 기록하며 복강 내 공기가 차 있는 영역까지 찾아냈고, 외부 데이터를 통해 검증했을 때도 진단 정확도는 84.1%로 전문의와 유사한 수준을 보였다.
의료진이 이 모델을 사용했을 때의 보조 효과를 평가했을 때도 진단 정확도가 기존 82.5%에서 86.6%로 개선됐다.
윤희망 교수는 "신생아 장 천공은 응급도가 높아 신속한 진단이 무엇보다 중요하지만, 영상 소견이 모호하고 성인과는 다른 양상을 보여 판독의 경험에 따라 진단율이 크게 달라진다"고 설명했다.
이어 "AI 판독 모델은 전문의 수준의 정확도를 입증했을 뿐만 아니라 의료진 간 판독 일치도 역시 향상한 것으로 확인됐다"고 덧붙였다.
이번 연구 결과는 생체의학 분야에서 저명한 국제학술지 '컴퓨터 의학 및 생물학'(Computers in Biology and Medicine, 피인용지수 6.3) 최신호에 실렸다.
이보배 한경닷컴 객원기자 newsinfo@hankyung.com