의료 인공지능(AI) 플랫폼업체인 딥노이드는 인공지능 알고리즘을 통한 폐질환의 탐지와 위치에 대한 유용성이 입증됐다고 3일 밝혔다.
딥노이드 연구팀은 질환 진단 결정을 보조하는 딥체스트(DEEP:CHEST)를 통해 부산대병원와 서울대 위탁 보라매병원 등 1,050개의 CXR 데이터를 활용과 임상시험을 통해 폐경화(consolidation)와 기흉(pneumothorax) 탐지에 대한 평가를 시행했다.
또, 추가로 461개의 CXR를 사용해 CAD가 임상의의 진단에 영향을 미치는지 확인하는 실험도 진행했다.
임상 결과 임상의의 진단 성능(OR=1.73 /임상의가 CAD를 사용하면서 판독을 했을 때, 사용하지 않았을 때보다 1.73배 판독 결과가 좋았다는 뜻)을 개선했다.
해당 CAD는 딥체스트의 높은 진단 성능을 보였을 뿐 만 아니라, 임상 환경에서 임상의의 진단 성능에 긍정적인 영향을 미칠 수 있는 결과를 얻었다.
최우식 딥노이드 대표는 "이번 네이처(NPJ)에 승인된 연구논문을 통해 의료현장에서 폐질환 진료를 좀 더 효과적으로 진단할 수 있는 동시에 질환의 위치까지 한번에 제공해 잠재적인 질환까지 도 체크할 수 있는 기회가 됐다”고 말했다.
딥노이드의 AI의료기기(AI알고리즘)를 통한 `흉부 X레이진단 논문`은 네이처 파트너 저널(Nature Partner Journals, npj)의 Digital Medicine(Impact factor 11.653)에 게재됐다.
딥노이드 연구팀은 질환 진단 결정을 보조하는 딥체스트(DEEP:CHEST)를 통해 부산대병원와 서울대 위탁 보라매병원 등 1,050개의 CXR 데이터를 활용과 임상시험을 통해 폐경화(consolidation)와 기흉(pneumothorax) 탐지에 대한 평가를 시행했다.
또, 추가로 461개의 CXR를 사용해 CAD가 임상의의 진단에 영향을 미치는지 확인하는 실험도 진행했다.
임상 결과 임상의의 진단 성능(OR=1.73 /임상의가 CAD를 사용하면서 판독을 했을 때, 사용하지 않았을 때보다 1.73배 판독 결과가 좋았다는 뜻)을 개선했다.
해당 CAD는 딥체스트의 높은 진단 성능을 보였을 뿐 만 아니라, 임상 환경에서 임상의의 진단 성능에 긍정적인 영향을 미칠 수 있는 결과를 얻었다.
최우식 딥노이드 대표는 "이번 네이처(NPJ)에 승인된 연구논문을 통해 의료현장에서 폐질환 진료를 좀 더 효과적으로 진단할 수 있는 동시에 질환의 위치까지 한번에 제공해 잠재적인 질환까지 도 체크할 수 있는 기회가 됐다”고 말했다.
딥노이드의 AI의료기기(AI알고리즘)를 통한 `흉부 X레이진단 논문`은 네이처 파트너 저널(Nature Partner Journals, npj)의 Digital Medicine(Impact factor 11.653)에 게재됐다.
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