복부 X-ray 영상으로 소아 응급질환 선별 AI 모델 개발

AI 요약

고려대학교 안산병원 신민수·함성원 교수 연구팀이 2012년부터 2022년까지 국내 7개 상급종합병원에서 촬영된 소아 복부 X-ray 영상 2만 6552건을 활용해 복부 X-ray만으로 장중첩증과 비장비대증을 선별하는 딥러닝 기반 AI 모델을 개발했습니다. 내부 검증에서 장중첩증·비장비대증 환자를 각각 약 83%·81%의 정확도로 찾아냈고 정상 환자도 각각 약 85%·83%로 구별했으며, 외부 검증에서도 장중첩증 약 80%, 비장비대증 약 78%, 정상 83~84%의 판별률을 보였고 AUC는 장중첩증 내부 0.851·외부 0.818, 비장비대 내부 0.834·외부 0.806을 기록했습니다. 연구진은 이 모델이 소아 영상 판독 전문의가 부족하거나 초음파 검사를 즉시 시행하기 어려운 환경에서 신속한 의사결정을 돕고 골든타임을 지키는 데 기여할 수 있을 것으로 기대한다고 밝혔으며, 해당 연구는 SIIM 공식 국제학술지 Journal of Imaging Informatics in Medicine(JIIM)에 게재됐습니다.