AI 기반 진단 보조 프로그램 활용 시 흉부 방사선 영상 분석 시간이 유의하게 단축되는 것으로 나타났다.

연세대학교 의과대학 용인세브란스병원 영상의학과 신현주·김은경 교수, 연세의대 방사선의과학연구소 한경화 교수 연구팀은 최근 연구를 통해 흉부 방사선 영상에 대한 인공지능(AI) 기반 진단 보조 프로그램의 적용이 실제 임상 현장에서 업무 효율 개선에 효과가 있음을 확인했다고 30일 밝혔다.

연구팀은 흉부 방사선 영상을 판독하는 영상의학과 전문의의 판독 시간에 AI 진단 보조 프로그램이 어떠한 영향을 미치는지 확인하기 위해 용인세브란스병원 영상의학과 전문의 11명이 4개월간 성인 흉부 방사선 영상을 판독하는 데 걸리는 모든 판독 시간을 평가했다. 연구 기간 중 격월로 2개월은 판독 시 AI 진단 결과를 의료영상정보시스템(PACS)에서 확인할 수 있도록 했고, 나머지 2개월은 확인할 수 없도록 한 뒤 결과를 비교했다.

연구 결과, AI 분석 결과를 판독 보조로 활용한 경우 그렇지 않았을 때보다 판독 시간이 유의하게 감소했다. 이러한 경향은 AI가 정상으로 판단한 흉부 방사선 영상에서 더 크게 나타났다. 또한, AI가 진단한 이상 확률값이 클수록(병변 가능성이 있을수록) 판독 시간이 더 증가했으며, 그 증가 폭은 AI 결과를 판독에 활용한 경우 유의하게 더 컸다. 

연구팀은 이번 결과가 AI를 활용할 경우 정상 소견 판독에 걸리는 시간은 아끼고 이상 소견 판독 시에는 그만큼 자세한 판독을 가능하게 해 업무 효율성을 개선할 수 있는 것을 보여준다고 설명했다.

이어 이번 연구가 AI를 임상에 적용했을 때 의료진의 업무 효율에 어떤 영향을 주는지를 다수의 영상의학과 전문의가 오랜 시간 판독한 모든 흉부 방사선 영상을 분석해 확인함으로써 AI의 실제 업무 효율 개선 효과를 검증했다는 점에서 의미를 지닌다고 덧붙였다.

이번 연구는 과학 분야 세계적 권위지인 네이처 리서치(Nature Research)의 온라인 의학저널인 ‘npj 디지털 메디슨(npj Digital Medicine, IF 15.357)’에 최근 게재됐다.

신현주 교수는 “이번 연구로 환자 의료영상 판독에 AI를 보조적으로 활용했을 때 시간의 효율적 재배치를 통해 더욱 자세한 판독이 가능함을 증명했다”며 “이에 따라 질환을 진단하는 데 AI가 긍정적인 결과를 가져올 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다.