환자 중증도 평가 판독 AI 기술, 딥노이드에 기술이전 

 의대 이영한 교수, 응급환자 판독 X-ray AI 기술 개발 

의대 이영한 교수(영상의학) 연구팀이 연세대학교 공과대학 황도식 교수와의 공동연구를 통해 X-ray 결과로 환자의 중증도를 파악할 수 있는 인공지능(AI) 기술을 개발해 최근 딥노이드에 이전했다. 

연구팀은 중증·응급환자를 빨리 진단해야 하는 응급실을 대상으로 X-ray를 통한 중증·응급환자 판독 AI 기술을 개발했다.

연구팀은 경추 X-ray 검사에서 C2번과 C6번 척추 앞 공간을 검출할 수 있도록 200명의 측정값을 데이터화시켜 딥러닝을 통해 AI에 학습시켰다. 연구팀은 이렇게 학습한 AI를 통해 실제 응급실을 방문한 136명의 경추 X-ray를 분석했다. 

분석 결과 C2의 경우 132명(97%)에서 영상의학과 의사의 진단과 일치했으며, C6의 경우 126명(92.7%)에서 정확한 판단을 내놨다. 특히, 경추 수술을 받은 환자나 임플란트 등 보철물을 가진 환자에게서도 정확한 진단이 가능했다.

실제 치과 보철치료를 받은 외상환자의 경추 X-ray 영상을 영상의학과 의사가 판독한 결과와 AI가 판독한 결과를 비교했을 때 큰 차이를 보이지 않았다. 엑스레이를 판독할 때 척추 앞 공간을 보기 위해 척추 앞 공간선을 그리게 되는데 AI 역시 의사가 그린 공간선과 같은 모양을 그렸다.

이번 X-ray AI 기술이 적용될 경우 응급실을 방문한 외상 환자에 대한 보다 신속한 중증도 분류가 가능해질 것으로 기대된다. 이 교수는 딥노이드와 이번 연구를 실용화하기 위한 임상연구를 계획 중이다.