서울아산병원 연구팀이 인공지능(AI)으로 신생아 엑스레이 영상을 분석해 장천공 여부와 병변 위치를 판별하는 AI 판독 모델을 개발했다.
서울아산병원 소속 윤희망 영상의학과·김남국 융합의학과·이병섭 신생아과 교수팀은 1일 “신생아 장천공 인공지능 판독 모델이 내부 검증에서 94.9%, 외부 검증에서 84.1%의 정확도를 보였다”며 “조기 진단을 통해 신생아 생존율 개선에 기여할 것으로 기대된다”고 밝혔다.
장천공은 주로 미숙아에게 발생하며, 진단이 늦어지면 합병증이나 사망으로 이어질 수 있다. 기존 판독 모델은 성인 데이터를 기반으로 해 체구·촬영 자세 등에서 큰 차이가 있는 신생아에는 적용하기 어려운 한계가 있었다.
연구팀은 신생아 엑스레이 영상을 기반으로 장천공 여부를 판별하고, 복강 내 공기 분포까지 함께 학습하는 딥 멀티태스크 학습 모델을 설계했다. 1995년 1월부터 2018년 8월까지 수집한 소아 엑스레이 약 260만 건 가운데 장천공 영상 294건과 대조군 영상 252건을 선별해 학습시켰으며, 다양한 영상 패턴을 반영하기 위해 데이터 증강 기술도 적용했다.
임상적 유용성을 검증하기 위해 국내 11개 병원에서 확보한 외부 영상 6만4000건 중 장천공 영상 164건과 대조군 214건을 활용해 다기관 검증을 진행했다. 그 결과 외부 검증에서도 정확도 84.1%를 기록하며 전문의와 유사한 성능을 입증했다. 의료진이 해당 모델을 보조 도구로 활용했을 때 진단 정확도는 82.5%에서 86.6%로, 판독자 간 일치도는 71%에서 86%로 향상됐다.
윤희망 서울아산병원 영상의학과 교수는 “신생아 장천공은 응급도가 높지만 영상 소견이 모호해 판독 경험에 따라 진단율이 크게 달라진다”며 “이번 모델은 전문의 수준의 정확도뿐 아니라 판독자 간 일치도도 높였다”고 말했다.
김남국 융합의학과 교수는 “신생아 중환자실처럼 신속한 판단이 필요한 현장에서 조기 진단을 지원할 수 있는 다양한 AI 모델을 개발해 생존율 향상에 기여하겠다”고 밝혔다.
