귀 질환 진단에 AI 활용 시 전공의 진단 정확도 향상

AI 요약

서울아산병원 안중호 교수(이비인후과)·권지훈 교수(융합의학과) 연구팀은 귀 내시경 영상 7335장을 학습한 딥러닝 기반 AI 모델을 개발했으며 교차검증에서 주요 진단 항목 94.8%의 정확도, 별도 평가용 영상 100장에서는 95%의 진단 정확도를 기록했습니다. 의료진 13명(교수 3명, 고연차 전공의 5명, 저연차 전공의 5명)을 대상으로 AI 진단 보조 효과를 평가한 결과 저연차 전공의의 주요 진단 정확도는 AI 활용 전 54.4%에서 활용 후 86.6%로 32.2%p 향상했고 고연차 전공의는 65%→93.8%, 교수는 78.7%→89.7%로 모두 개선되어 교수와 저연차 전공의 간 정확도 차이는 24.3%p에서 3.1%p로 감소했습니다. 처음에 잘못 내린 진단이 AI 참고로 올바르게 수정된 경우는 384건(29.5%)인 반면 처음 정확했던 진단이 잘못 바뀐 경우는 46건(3.5%)이었고 연구 결과는 JMIR Medical Informatics에 게재되었습니다.