초음파 이미지 '1만 7000개' 학습한 AI…전문의보다 '난소암 진단' 정확도 높았다

초음파 이미지 '1만 7000개' 학습한 AI…전문의보다 '난소암 진단' 정확도 높았다

AI포스트 2025-01-03 00:02:47 신고

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기사의 이해를 돕기 위한 이미지. (사진=엔바토 엘리먼트)
기사의 이해를 돕기 위한 이미지. (사진=엔바토 엘리먼트)

인공지능(AI)이 난소암 진단에서 전문의를 능가하는 수준의 성능을 보인다는 연구 결과가 발표돼 눈길을 끈다. 

스웨덴 카롤린스카연구소는 2일(현지시간) 초음파 이미지로 난소암을 식별하는 데 있어 AI 기반 모델이 전문의보다 더 나은 성과를 냈다고 밝혔다. 스톡홀름 남부 종합병원 교수인 엘리자베스 엡스타인은 "초음파 전문가의 부족 문제가 심각하다"라며 "AI가 인간 전문가를 보완할 수 있는지 알아보고 싶었다"라고 밝혔다. 

이에 연구진은 8개국 20개 병원의 3652명의 환자로부터 얻은 1만 7000개 이상의 초음파 이미지를 가지고 AI를 교육했다. 연구진은 양성과 악성 난소 병변을 구별할 수 있는 AI 신경망 모델을 개발하고 검증했다. 이후 AI의 진단 능력을 대규모 전문가 그룹, 비전문가 검사자 등과 비교했다. 

기사의 이해를 돕기 위한 이미지. (사진=엔바토 엘리먼트)
기사의 이해를 돕기 위한 이미지. (사진=엔바토 엘리먼트)

연구 결과 AI 모델은 난소암을 식별하는 데 있어 전문의 및 비전문가 보다 우수한 성과를 보였다. 전문의의 경우 82.6% 정확도를 기록한 반면 AI 모델은 86.3%의 정확도로 난소암을 식별했다. 

엡스타인 교수는 "AI 신경망 모델이 난소암 진단에 귀중한 도움을 줄 수 있음을 시사한다"라며 "특히 진단하기 어려운 사례와 초음파 전문가가 부족한 환경에서 유용할 것"이라고 말했다. 

연구진은 AI 모델을 통해 난소 병변이 있는 환자에게 더 빠르고 비용 효율적인 치료가 가능해질 것으로 보고 있다. 더불어 연구진은 연구자들은 신경망 모델의 잠재력과 임상적 한계를 완전히 이해하기 위해서는 추가 연구가 필요하다고 강조했다. 

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