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대장내시경 검사에서 인공지능(AI)을 이용하면 종양 식별 능력을 더높일 수 있는 것으로 나타났습니다.

약 8,600개 이미지로 기계 학습한AI로 종양을 진단한 결과 AI를 사용하지 않은 경우와 비교해 종양을 더 많이 찾아냈으며, 진단 정확도는 96%인 것으로 나타났습니다.

 

연구진은 CNN(convolutional neural network)이라고부르는 비디오 기반 인공지능 모델에 기계 학습을 시켰으며, 훈련에는 종양이 포함된 이미지 4,100개, 포함되지 않은 이미지 4,500개가 사용됐습니다.

 

연구는 일반 대장내시경 검사로 발견한 종양 28개를 제외한 종양을 추가로 찾아내는 방식으로 진행됐습니다. 선종 발견율(AdenomaDetection Rate, ADR)이 50% 이상인 네 명의 대장내시경 전문의는 AI를 이용한 군과 이용하지 않은 군으로 나뉘어 종양을 탐지했습니다..

 

연구결과 AI를 사용하지 않고, 전문가 분석으로만 탐지했을 때는 종양이 36개가 확인됐으나, AI를사용할 경우 종양이 45개가 확인됐습니다. AI를 이용한경우 찾아낸 종양 개수가 9개 더 많았습니다. 구체적으로 AI를 사용한 경우는 추가로 1~3mm 크기의 종양을 5개, 4~6mm 3개, 7~9mm1개 더 발견한 것으로 나타났습니다.

AI 모델의 진단 정확도는 96%였으며, 모델 성능 평가지표로 사용하는 곡선하 면적(area under thecurve, AUC) 역시 0.99라는 높은 수치로 나타났습니다.

 

Karnes 박사는 “AI 모델로전문가가 발견한 모든 종양을 확인하고 9개의 종양을 추가로 발견할 수 있었다”며 “종양 탐지와 선종 발견율을 개선할 수 있는 잠재력을 가지고 있고, 특히 실시간으로 대장내시경 검사를 할 때 도움이 될 것”고 말했습니다.

 

 

Reference

Gregor Urban, et al.Gastroenterology 2018;155:1069–1078