귀 내시경 영상을 판독할 때 인공지능(AI)을 활용하면 의료진의 정확도를 높일 수 있다는 연구 결과가 나왔다. 특히 진료 경험이 적은 전공의와 귀 질환 전문 교수의 격차가 큰 폭으로 줄어든 것으로 나타났다.
서울아산병원 이비인후과·융합의학과 연구팀은 귀 내시경 영상 7335장을 학습한 AI 모델을 개발했다고 9일 밝혔다. 해당 AI는 내시경 영상을 분석해 만성 중이염과 삼출성 중이염을 구분하고, 두 질환 모두 해당하지 않는 환자도 구별하도록 설계됐다.
또한 고막 위쪽이 안으로 함몰되는 상고실 함몰, 고막에 염증이 생기는 고막염, 귀에 곰팡이 감염이 발생하는 이진균증도 동시에 판별하는 것도 가능하도록 했다. AI가 예상되는 질환을 제시하면 의료진은 이를 참고해 최종 판단을 내리는 식이다.
AI 모델은 학습용 사진이 아닌 별도의 판별용 내시경 사진 100장을 활용한 평가에서 95%의 진단 정확도를 보였다. 또 귀 질환 전문 교수 3명과 고연차 전공의 5명, 저연차 전공의 5명을 대상으로 한 교차 검증에서도 의료진에게 충분한 도움을 줄 수 있다는 것을 증명했다.
전문 교수 3명은 먼저 AI 도움 없이 내시경 영상 100건을 보고 결과를 판독했다. 3개월 뒤엔 AI의 진단 보조를 받은 상태에서 동일한 판독을 진행했다. 그 결과 이들 교수 3명의 정확도는 평균 78.7%에서 89.7%로 11%p 상승했다.
의료진의 연차가 낮아질수록 AI의 보정 효과는 커졌다. 고연차 전공의 5명의 진단 정확도는 평균 65%에서 93.8%로 28.8%p 상승했고, 저연차 전공의 5명은 54.4%에서 86.6%로 32.2%p 높아졌다. 전문 교수와 저연차 전공의의 진단 정확도 격차는 AI 활용 전 24.3%p에서 활용 후 3.1%p까지 줄어든 셈이다.
연구를 진행한 안중호 서울아산병원 이비인후과 교수는 “이번 연구를 통해 AI가 의료진의 진단을 보조할 수 있으며, 특히 경험이 적은 의료진의 진단 정확성을 높이는 데 도움을 준다는 것을 확인했다”며 “향후 다양한 방식으로 AI를 고도화하면 임상 현장과 의료진 교육 등 다양한 활용이 가능할 것으로 기대한다”고 말했다.
이번 연구 결과는 국제학술지 의료 인터넷 연구 저널(JMIR)이 발간하는 《JMIR 의료정보학(Medical Informatics)》에 최근 게재됐다.
