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딥노이드 "딥체스트, 폐질환 진단 성능 향상 유용성 입증"
사진 왼쪽 원본 이미지와 AI 기반 의료기기를 통한 예측 결과가 적용된 이미지(오른쪽) 비교

[라포르시안] 의료 인공지능(AI) 플랫폼 전문기업 딥노이드(대표이사 최우식)는 약 2년간 연구개발한 AI 소프트웨어 의료기기를 통한 ‘흉부 X-ray 진단’ 논문이 네이처 파트너 저널(Nature Partner Journals·NPJ) ‘Digital Medicine’에 승인돼 출판됐다고 3일 밝혔다.

논문은 AI가 의사를 도와 사람의 흉부 X-ray 영상에서 이상 부위를 검출해 질환 진단결정을 보조하는 ‘딥체스트’(DEEP:CHEST)의 임상 유용성을 또 다시 입증했다.

앞서 딥노이드 연구팀은 부산대병원·보라매병원의 1050개 CXR 데이터 활용과 임상시험을 통해 폐경화(consolidation)·기흉(pneumothorax) 탐지에 대한 평가를 시행했다. 추가로 461개 CXR를 사용해 CAD가 임상의사 진단에 영향을 미치는지 확인하는 실험도 진행했다.

특히 이번 논문은 일반적으로 질환 탐지뿐만 아니라 그 위치 진단정보까지 결과를 포함한 것으로 기존 제품들과 차별화된 내용을 담고 있다.이와 함께 CAD(Computer-Aided Detection systems·컴퓨터보조진단시스템) 지원이 임상의사의 진단 성능에 미치는 영향을 추정하기 위해 별도의 시험을 진행했다.

이 결과 임상의사가 CAD를 사용했을 경우 그렇지 않았을 때와 비교해 평균적으로 진단 성능이 1.73배 개선됐다는 결과를 보였다. 이는 해당 CAD가 딥체스트의 폐질환 진단뿐만 아니라 임상 환경에서 의사의 진단 성능에도 긍정적인 영향을 미칠 수 있다는 점을 시사한다.

딥노이드는 딥체스트 고도화로 흉부 X-ray 영상에서 폐질환이 의심되는 부위와 위치까지 검출해 의사가 좀 더 빠르고 정확한 진단을 내릴 수 있게 됐다고 밝혔다.

최우식 대표는 “이번 연구논문을 통해 의료현장에서 폐질환 진료를 좀 더 효과적으로 진단할 수 있는 동시에 질환 위치까지 한 번에 제공해 잠재적인 질환까지도 체크할 수 있는 기회가 됐다”며 “앞으로도 다양한 질환의 작은 가능성까지 데이터에 기반해 조기 발견하고 치료에 도움이 될 수 있도록 의료 AI 서비스를 지속적으로 개발해 나갈 것”이라고 밝혔다.

정희석 기자  leehan28@rapportian.com

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