학술방사선학저널, 부상자분류 인공지능(AI) 임상 방사선과 전문의에 도움
전문가 부족 지역병원, 인공지능(AI) 방사선 전문의 역할수행 가능

참고사진이며 기사와 무관함
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(AI타임스=양태경 기자) 최근 학술방사선학(Academic Radiology) 저널에 발표된 새로운 연구에 따르면, 치료 우선순위를 정하기 위한 부상자분류 인공지능(AI)이 긴급한 방사선 영상해석 작업에서 임상 방사선과 전문의에게 큰 도움을 줄 수 있다고 전해졌다.

연구의 저자인 펜실베니아대학(University of Pennsylvania) 방사선학과 사우라브 쟈 교수는 “이 방사선과 부상자분류 인공지능(AI)은 인공지능(AI) 기술이 의료계에 변화를 일으킬 수 있는 여러 가지 방법 중 하나”라며 “하지만 방사선과 전문의들이 그들의 일상업무에 큰 변화를 주는 이 인공지능(AI) 기술에 대해 걱정할 필요는 없다”고 말했다.

쟈 교수는 "이 부상자분류 인공지능(AI) 알고리즘은 방사선과 전문의의 자리를 대신하지 않는다"며 "이 인공지능(AI)은 단지 영상해석을 통해 치료대상의 우선순위를 매김으로써 방사선과 전문의들이 긴급을 요하는 상황에 대처하는데 도움을 줄 뿐 방사선과 전문의의 시각적, 인지적 업무량에는 변함이 없다”고 강조했다.

또한 쟈 교수는 “이 부상자분류 인공지능(AI)은 구체적인 상황에 따라 다르겠지만 매우 가치가 있다“며 “가령 방사선 영상해석 전문가가 부족한 일부 지역병원에서는 사실상 이 인공지능(AI)이 방사선 전문의로서의 역할을 수행할 수도 있다”고 설명했다.

이어 그는 "응급상황에 가장 가까운 외상 외과의사에게 도달하려면 미 개발된 도로에서는 몇 시간이 걸릴 수도 있으며 컴퓨터단층촬영은 물론 지방에서도 이용할 수 있지만 영상을 해석할 방사선과 전문의는 없을 수 있다”며 “인공지능(AI)이 응급실에서 생명을 위협하는 이상 징후를 포착해 양성 환자만 이송한다면 자원이 부족한 지역병원이 더 이상 진단과 치료를 받지 못 하는 환자들로 넘쳐나는 일은 없을 것”이라고 말했다.

또한 쟈 교수는 “인공지능(AI)은 방사선과 전문의들이 시간낭비 없이 가장 중요한 검사결과를 바로 볼 수 있도록 하는 데 도움이 될 수 있다”며 “인공지능(AI)은 이처럼 중요한 검사사례의 해석작업 처리시간을 줄임으로써 환자와 환자 보호자들에게 시간 면에서 상당한 가치를 제공할 수 있다”고 말했다.

한편, 쟈 교수는 “물론 다른 인공지능(AI) 알고리즘의 경우와 마찬가지로 이 부상자분류 인공지능(AI) 알고리즘도 완벽하지는 않다”면서 “검사결과 해석에 있어 가령 건강한 사람을 환자로 판단하는 허위양성(虛僞陽性) 또는 환자를 건강한 사람으로 판단하는 허위음성(虛僞陽性)을 통해 오판을 내릴 수도 있다”고 전했다.

이어 그는 “이 방사선과 인공지능(AI)의 한 가지 부작용은 방사선과 전문의들이 인공지능(AI)의 검사해석을 의심해 그들 자신의 해석을 사후에 또 한 번 의심하게 되는 일일 수 있다”고 덧붙였다.

이렇듯 방사선 업계에 도입된 이 부상자분류 인공지능(AI)이 의료자원이 부족한 지역병원에서 촌각을 다투는 많은 외상환자들에게 방사선과 전문의로서의 역할을 충분히 수행할 수 있기를 기대해 본다.

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