이번 연구는 2015년부터 2021년까지 수집된 환자 322명의 척추 MRI 데이터를 활용해, 딥러닝 기반의 AI 모델(U-Net)을 학습시켜 전이성 병변을 탐지하고 분할하는 시스템을 구축한 것이다. AI는 세 가지 종류의 MRI 영상 데이터를 종합 분석하며, 영상의학 전문의 5명과의 판독 정확도를 비교한 실험에서도 높은 성능을 보였다.
연구 결과, AI는 85.7%의 정확도로 전이 병변을 탐지해냈으며, 이는 전문의 평균(74.6%)보다 높은 수치다. 특히 1cm 이하의 작은 병변까지 감지할 수 있어 조기 진단에 효과적인 것으로 나타났다. 잘못된 탐지 비율도 AI가 더 낮았다.
골전이는 폐암, 유방암, 전립선암 환자에게 흔히 발생하며, 척추 전이는 병적 골절이나 신경 손상을 유발할 수 있어 조기 발견이 중요하다. 하지만 수백 장에 달하는 척추 MRI를 일일이 판독해야 하는 의료진의 부담이 컸던 만큼, AI의 진단 보조 기능은 임상 현장에서 유용하게 활용될 가능성이 높다.
임혜정 헬스인뉴스 기자 press@healthinnews.kr
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