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폐결핵 흉부X선 영상 분석목적 인공 지능(AI) 기반 컴퓨터 프로그램의 진단 정확도에 대한 시스템적 분석
  • 번호2775
  • 등록일2019-11-11
  • 조회수73
폐결핵 흉부X선 영상 분석목적 인공 지능(AI) 기반
컴퓨터 프로그램의 진단 정확도에 대한 시스템적 분석



본 논문 저자는 폐결핵 진단용 흉부X선 영상(CXRs)에 호환 가능한 방사선적 병변 진단목적의 인공지능(AI) 기반 소프트웨어인 컴퓨터 보조 진단(CAD) 기술의 진단 정확도를 체계적으로 검토하고자 시도하였다.

이를 위해 본 저자는 4종 데이터베이스에서 2005년 1월 ~ 2019년 2월 간 발간된 연구논문을 조사하였다. 본 저자는 CAD 종류, 연구설계 및 진단 정확도 등에 관한 자료를 정리했다.

본 저자는 QUADAS-2 도구의 비뚤림의 위험성(ROB)을 평가했다. 본 저자는 4,712 편의 연구논문 중 53 편의 논문을 본 논문 집필에 참조하였다. 해당 논문 중 40 편의 논문은 개발 연구(Development studies) 측면에서의 CAD 설계 방안에 초점을 두는 한편, 나머지 13 편의 논문은 임상 연구(Clinical studies) 측면에서의 CAD 평가에 집중하고 있다. 메타 분석은 방법론적 차이에 의해 진행되지 않았다. 다만 개발 연구는 임상 연구에 비해 흉부X선 데이터베이스 활용 시 비뚤림의 가능성이 큰 편이다.

이번 논문에서 실행된 개발 연구는 임상 연구에 비해 ‘비뚤림’ 가능성이 더 많은 흉부엑스레이(CXRs)에서 얻은 데이터베이스를 더 많이 사용하는 경향을 보였다. AUC (Areas under the receiver operating characteristic curve)가 현저히 높은 것으로 나타났다: 개발 연구 AUC: 0.88 [0.82–0.90]) 대 임상 연구(0.75 [0.66–0.87]; p-value 0.004)의 결과는 위와 같고; 딥러닝((deep-learning, 0.91 [0.88–0.99]) 대 기계 학습(0.82 [0.75–0.89];p= 0.001)의 차이는 위와 같이 도출 되었다.

본 저자는 논문 연구를 통해 CAD 프로그램에 대한 긍정적인 측면을 발견하였으나, 지금까지 연구과정은 대부분 임상평가가 아닌 개발평가에 치중해왔음을 확인하였다. 이에 본 저자는 본 논문을 통해 CAD에 관한 연구 설계 요소의 구체적인 개선 방안들을 제공한다.



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