(Chest X-ray from patient severely ill from COVID-19, showing (in white patches) infected tissue spread across the lungs. Credit: npj Digital Medicine)
의료용 인공지능은 아직 걸음마 단계로 현재 의료 현장에서 널리 사용되지는 못하고 있지만, 이미지 판독 분야에서는 가까운 시일 내 응용이 가능하지 않을까 하는 기대가 있습니다. 가장 기대되는 분야는 매우 빠른 이미지 판독 및 예후 예측입니다.
뉴욕 대학 그로스만 의대 (NYU Grossman School of Medicine) 연구팀은 2,943명의 중증 코로나 19 환자에서 얻은 5,224장의 흉부 X선 사진을 인공지능 알고리즘에 학습시켜 입원 후 4일 이내 예후를 예측하게 했습니다. 참고로 이 환자들은 1차 유행 기간인 2020년 3월 3일부터 6월 28일까지 병원에 입원했으며 538명이 사망했습니다.
인공지능 알고리즘은 입원 후 4일 이내 중환자 치료, 인공 호흡기 치료, 사망 같은 주요 예후를 80% (AUC 값 0.786 (95% CI: 0.745–0.830))으로 예측했습니다. 물론 연구팀은 예측률을 높이기 위해 X선 이미지는 물론 환자의 성별, 나이, 인종, 체온, 몸무게 등 중요한 기본 정보를 같이 학습시켰습니다.
사실 인공지능의 도움 없이도 고령, 남성, 비만, 기저 질환자 등 예후가 매우 나쁠 것으로 예측되는 사람을 구분하기는 쉬울 수 있습니다. 하지만 인공지능을 통해 고위험군을 더 빠르고 정확하게 구분할 수 있다면 치료 성적을 높일 수 있을지도 모릅니다. 과연 앞으로 빠른 처치 및 진단을 위해 의료 현장에서 인공지능의 도움을 받는 일이 흔해질지 궁금합니다.
참고
https://medicalxpress.com/news/2021-05-artificial-intelligence-tool-chest-x-ray.html
https://www.nature.com/articles/s41746-021-00453-0
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