중국 연구팀, 1일 출판전 논문 사이트에 공개

새로운 인공지능(AI) 심층학습(DeepLearning) 모델이 CT스캔에서 전문 방사선 전문의와 비슷한 수준으로 코로나바이러스감염증-19(COVID19) 폐렴 증상을 선별한다.

이 알고리즘은 AI는 의료진의 진단을 보조하는 데 도움이 될 수 있다.

중국 허베이성 우한대 인민병원의 준 첸(Jun Chen)과 동료 연구자들 3월 1일 의학분야 출판전논문 사이트 메드아르시브(medrxiv)에 관연 연구논문을 공개했다. 연구팀은 인민병원에서 106명 입원 환자의 4만6,096개 익명 이미지를 수집해 알고리즘을 훈련했다. 이후 새로운 27명의 환자를 대상으로 판독을 진행, 방사선과 전문의 수준의 정확도를 나타냈다고 보고했다.

아직 동료 평가를 거치지 않은 이 연구는 아직 임상진료에 사용해서는 안 되는 단계의 새로운 연구다.

연구진이 논문에 대해 소개한 요약은 다음과 같다.

배경 : 컴퓨터 단층 촬영(CT)은 2019년 신종 코로나 바이러스(COVID-19) 폐렴 진단에 선호되는 이미징 방법이다. 우리의 연구는 고해상도 CT에서 COVID-19 폐렴을 탐지하기 위한 딥러닝 기반 시스템을 구축하고 방사선 전문의의 작업 압력을 완화하며 전염병 통제에 기여하는 것을 목표로 했다.

방법 : 모델 개발 및 검증을 위해, 중국 후베이성 우한대의 인민 병원에서 실험실 확인된 COVID-19 폐렴 환자와 다른 질병의 55명의 대조군 환자를 포함, 106명의 입원 환자의 4만6,096개의 익명 이미지를 수집해 처리했다. 2020년 2월 5일, 우한대 인민 병원에서 CT 스캔을 받는 27명의 환자를 대상으로 2019-CoV 폐렴에 대한 방사선과 전문의의 효율성을 모델과 비교해 평가했다.

결과 : 이 모델은 환자당 감도 100 %, 특이도 93.55 %, 정확도 95.24 %, PPV(positive predictive values) 84.62 % 및 NPV(negative predictive values) 100 %를 달성했다. 후향적 데이터 세트에서 이미지 당 감도 94.34 %, 특이도 99.16 %, 정확도 98.85 %, PPV 88.37 % 및 NPV 99.61 %. 27명의 환자를 대상으로 이 모델은 전문 방사선 전문의와 비슷한 성능을 달성했다. 이 모델의 도움으로 방사선 전문의의 판독 시간이 65 % 크게 단축됐다.

결론 : 딥러닝 모델은 전문 방사선 전문의와 비슷한 성능을 보였으며 임상 실무에서 방사선 전문의의 효율성을 크게 향상 시켰다. 최전선 방사선 전문의의 압력을 완화하고 조기 진단, 격리 및 치료를 개선헤 전염병 통제에 기여할 수 있는 큰 잠재력을 가지고 있다.

*논문

‘고해상도 컴퓨터 단층 촬영에서 2019 신종 코로나 바이러스 폐렴을 탐지하기 위한 딥러닝 기반 모델 : 전향적 연구(Deep learning-based model for detecting 2019 novel coronavirus pneumonia on high-resolution computed tomography: a prospective study)’