서울아산병원 연구 결과, 귀 내시경 영상 판독시 AI를 활용하면 전문 교수와 전공의의 진단 정확도 격차를 큰 폭으로 줄일 수 있는 것으로 나타났다. 사진=게티이미지뱅크 귀 내시경 영상을 판독할 때 인공지능(AI)을 활용하면 의료진의 정확도를 높일 수 있다는 연구 결과가 나왔다. 특히 진료 경험이 적은 전공의와 귀 질환 전문 교수의 격차가 큰 폭으로 줄어든 것으로 나타났다. 서울아산병원 이비인후과·융합의학과 연구팀은 귀 내시경 영상 7335장을 학습한 AI 모델을 개발했다고 9일 밝혔다. 해당 AI는 내시경 영상을 분석해 만성 중이염과 삼출성 중이염을 구분하고, 두 질환 모두 해당하지 않는 환자도 구별하도록 설계됐다. 또한 고막 위쪽이 안으로 함몰되는 상고실 함몰, 고막에 염증이 생기는 고막염, 귀에 곰팡이 감염이 발생하는 이진균증도 동시에 판별하는 것도 가능하도록 했다 모바일 야마토3다운로드게임사이트 . AI가 예상되는 질환을 제시하면 의료진은 이를 참고해 최종 판단을 내리는 식이다. AI 모델은 학습용 사진이 아닌 별도의 판별용 내시경 사진 100장을 활용한 평가에서 95%의 진단 정확도를 보였다. 또 귀 질환 전문 교수 3명과 고연차 전공의 5명, 저연차 전공의 5명을 대상으로 한 교차 검증에서도 의료진에게 충분한 도움을 줄 수 있다는 것을 증명했다. 전문 교수 3명은 먼저 AI 도움 없이 내시경 영상 100건을 보고 결과를 판독했다. 3개월 뒤엔 AI의 진단 보조를 받은 상태에서 동일한 판독을 진행했다. 그 결과 이들 교수 3명의 정확도는 평균 78.7%에서 89.7%로 11%p 상승했다. 달팽이게임 의료진의 연차가 낮아질수록 AI의 보정 효과는 커졌다. 고연차 전공의 5명의 진단 정확도는 평균 65%에서 93.8%로 28.8%p 상승했고, 저연차 전공의 5명은 54.4%에서 86.6%로 32.2%p 높아졌다. 전문 교수와 저연차 전공의의 진단 정확도 격차는 AI 활용 전 24.3%p에서 활용 후 3.1%p까지 줄어든 셈이다. 연구를 진행한 안중호 서울아산병원 이비인후과 교수는 "이번 연구를 통해 AI가 의료진의 진단을 보조할 수 있으며, 특히 경험이 적은 의료진의 진단 정확성을 높이는 데 도움을 준다는 것을 확인했다"며 "향후 다양한 방식으로 AI를 고도화하면 임상 현장과 의료진 교육 등 다양한 활용이 가능할 것으로 기대한다"고 말했다. 이번 연구 결과는 국제학술지 의료 인터넷 연구 저널(JMIR)이 발간하는 《JMIR 의료정보학(Medical Informatics)》에 최근 게재됐다. ">