응급실서 놓치기 쉬운 ‘위장관 천공’ AI가 잡는다[헬스케어 소식]

AI 요약

은평성모병원 외과 김동진 교수 연구팀(박신혜 교수 등)은 복부 CT에서 위장관 천공의 핵심 영상 소견인 유리 가스를 자동 검출하는 AI 모델 FA-NET과 네거티브 트레이닝을 적용한 고도화 모델 FA-NET-NT를 개발했습니다. 연구팀은 2019년 4월~2022년 4월 위궤양 천공 수술 환자 127명과 충수염 환자 76명의 CT로 학습시켜 FA-NET-NT가 다이스 0.87, 영상 단위 민감도 85%·특이도 96%를 기록했고 검증에서 위궤양 천공 민감도 95∼96%·다른 질환 특이도 82∼92%를 보였으며 외부 병원 237명 대상 다기관 검증에서도 위궤양 천공 민감도 95%와 충수염 88%, 췌장염 88%, 담낭염 82%, 장폐색 80%의 특이도를 확인했다고 밝혔습니다. 연구팀은 이 모델이 응급실에서 유리 가스 소견을 재확인해 수술 여부 결정에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대하며 다기관 전향적 임상연구 등 후속 연구를 진행할 계획이라고 밝혔습니다.