[데일리메디 고재우 기자] 세브란스병원 영상의학과 이영한 교수팀과 연세대학교 공과대학 황도식 교수팀이 공동연구를 통해 개발한 인공지능 기술을 딥노이드에 이전했다고 24일 밝혔다.

해당 기술을 이용하면 X-ray 판독 결과로 환자의 중증도를 파악할 수 있다.

 

일반적으로 외상으로 응급실을 방문한 환자는 경추·흉부·골반 등 X-ray를 촬영한다. 이중 경추 X-ray 영상은 응급환자나 중증환자를 평가하는데 기초 영상자료로 활용된다.

 

경추 C2/C3번과 C6/7번의 경우 척추앞 공간은 각각 6~7mm와 20mm정도로 측정되는데, 내부출혈이나 부종 등이 있을 경우 두께가 넓어진다.

이때 의사는 X-ray 영상 판독결과에 따라 CT나 MRI 등 정밀검사를 할지, 아니면 응급처치를 우선할지 계획을 세운다.

 

이영한 교수팀은 경추 X-ray 검사에서 C2번과 C6번 척추앞 공간을 검출할 수 있도록 200명의 측정 값을 데이터화시켜 딥러닝을 통해 AI에 학습시켰다. 이어 AI를 통해 응급실을 방문한 136명의 경추 X-ray를 분석했다.

 

분석 결과에 따르면 C2의 경우 97%에서 영상의학과 의사 진단과 일치했고, C6의 경우에는 92.7%에서 정확도를 보였다. 특히 경추 수술을 받은 환자나 임플란트 등 보철물을 가진 환자는 정확한 진단도 가능했다.

 

실제 치과 보철치료를 받은 외상환자의 경추 X-ray 영상을 영상의학과 의사가 판독(사진 좌측)한 결과와 AI가 판독(사진 우측)한 결과를 비교했을 때 큰 차이가 없었다.

엑스레이를 판독할 때 척추 앞 공간을 보기 위해 척추 앞 공간선을 그리게 되는데, AI역시 의사가 그린 공간선과 같은 모양을 그렸다.

 

이 교수팀은 이번 X-ray AI 기술이 적용될 경우 응급실을 방문한 외상환자의 경우 빠른 중증도 분류를 통해 제한된 의료인력이 적시 투입돼 환자들에게 적절한 치료를 제공할 것으로 기대하고 있다.

 

또 기술을 이전 받은 딥노이드와 연구를 실용화하기 위해 임상연구도 계획 중이다.

 

이영한 교수는 “바쁜 응급실에서 X-ray 판독 AI 기술이 적용되면 의사 역할이 줄어드는 게 아니라 의사 집중력을 높이고 역할을 극대화하는데 이바지 할 것”이라고 말했다.