뷰노, 딥러닝 기술 안저영상 판독서 임상적 유용성 연구 발표 > 경제기사 | economics

▲ 뷰노메드 펀더스 AI의 적용 화면. 12가지 비정상 소견과 위치를 수 초 이내에 표시한다. 사진=뷰노 제공

[메디컬투데이=신현정 기자] 뷰노는 최근 안저영상 진단 보조 인공지능 솔루션 뷰노메드 펀더스 AI를 활용한 연구가 국제학술지 TVST 최신호에 게재됐다고 4일 밝혔다.

이번 연구는 뷰노 연구팀이 분당서울대병원 안과 박상준 교수팀과 공동으로 수행했으며, 병원 등 임상 환경의 안저영상 판독에서 딥러닝 기술이 어떻게 활용될 수 있을지 평가하기 위해 진행됐다.


연구 결과 뷰노의 딥러닝 기술을 활용했을 때 특이도를 유지하면서 이상 병변을 잡아내는 민감도가 개선됐으며 판독자 간 민감도 편차와 안저영상의 판독 시간도 줄었다.

먼저 연구에서 전문의와 전공의로 구성된 14명의 의료진이 399개의 안저영상에 대해 뷰노메드 펀더스 AI를 활용하거나 활용하지 않는 두 가지 방식으로 각각 판독했다. 판독을 통해 의료진은 출혈, 혈관 이상, 드루젠 등 12개의 주요 이상 소견을 제시했으며, 이 과정에서 전문의와 전공의 그룹에서 각각 뷰노메드 펀더스 AI 활용 유무에 따른 민감도와 특이도, 영상당 판독 시간 등을 비교했다.

주요 결과로 뷰노메드 펀더스 AI를 활용하지 않았을 때 전공의 그룹의 민감도가 전문의 그룹에 비해 유의미하게 낮았고 이는 9개 소견에서 나타났으나, 뷰노메드 펀더스 AI를 활용한 경우 전문의 그룹과 유사한 수준으로 판독 민감도가 개선됐다. 즉, 딥러닝 기술의 보조가 있을 때 특히 전공의 그룹에서 이상 병변을 잡아내는 데 도움이 됐으며 이러한 기술을 활용했을 때 의료진 간 민감도 편차가 줄었음을 의미한다.

또한 뷰노메드 펀더스 AI를 활용했을 때 안저영상의 판독 시간도 줄었다. 이 결과는 전공의 그룹에서 두드러져 영상당 판독 시간이 16.4초에서 12.1초로 감소한 것으로 나타났다. 전문의 그룹에서는 9.6초에서 9.4초로 감소했다.

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