갑상선 암 진단에 혁신적인 새로운 연구가 소개되었습니다. 최근 발표된 연구는 2024년 2월호에서 발표되었으며, 내분비학(Endocrinology)에 실린 ‘AI-Thyroid’라는 새로운 인공지능(AI) 모델이 소개되었습니다. 이 연구는 하 등이 이끈 것으로, 이 혁신적인 기술을 개발하고 검증하며 진단 성능에 미칠 영향을 탐구하기 위해 진행되었습니다.
AI-Thyroid 모델은 아주대학교 의과대학(AUMC)에서 6,163 명의 환자로부터 얻은 19,711장의 의료 이미지 데이터셋을 사용하여 교육되었습니다. 효과를 평가하기 위해 모델은 24개의 병원에서 4,820 명의 환자로부터 얻은 11,185장의 이미지(테스트 세트 1)와 AUMC의 2,367 명의 환자로부터 얻은 4,490장의 이미지(테스트 세트 2)를 사용하여 엄격한 검증을 거쳤습니다.
연구 결과는 AI-Thyroid의 놀라운 능력을 보여주었는데, 수신자 조작 특성(ROC) 아래 면적이 0.939로 높게 나타났습니다. 테스트 세트 1에서 AUROC, 감도 및 특이도는 각각 0.922, 87.0%, 81.5%이었고, 테스트 세트 2에서 AUROC, 감도 및 특이도는 각각 0.938, 89.9%, 81.6%였습니다. 미악성의 유별점에 관계없이 AI-Thyroid의 진단 성능이 상당히 유지되었습니다.
또한 연구에서는 AI-Thyroid가 진단 정확도와 간병자 간 합의에 미치는 영향을 평가하기 위해 시나리오를 모의했습니다. 결과는 양측의 의사 그룹 모두에서 AUROC, 감도 및 특이도의 현저한 향상을 보여주었습니다. 경험이 적은 연수생으로 이루어진 그룹 1의 경우 AUROC가 0.854에서 0.945로 개선되었으며, 감도는 84.2%에서 92.7%로 증가하고, 특이도는 72.9%에서 86.6%로 상승했습니다. 교수 르디오로그들로 구성된 그룹 2에서는 AUROC가 0.914에서 0.939로 상승했습니다.
AI-Thyroid의 도입은 진단 과정에 합의를 이끌어 내는데 상당한 긍정적인 영향을 미쳤으며, 이는 양측의 의료 전문가들 간의 합의에도 도움이 됩니다.
이 혁신적인 연구는 AI가 갑상선 암 진단 분야를 혁신할 잠재력을 보여주고 있습니다. AI-Thyroid는 의사들을 보조하여 특히 경험이 적은 의사들이 갑상선 암을 정확히 진단할 수 있게 도와주는 강력한 도구입니다. 데이터와 기계 학습 알고리즘을 이용하여, 이 기술은 의료 전문가들의 진단 능력을 보충하고 향상시킬 수 있습니다.
자주 묻는 질문
Q: AI-Thyroid란 무엇인가요?
A: AI-Thyroid는 갑상선 암 진단을 보조하고 진단 성능을 향상시키기 위해 개발된 인공지능 기반 모델입니다.
Q: AI-Thyroid는 어떻게 교육되었나요?
A: AI-Thyroid 모델은 아주대학교 의학 센터에서 6,163 명의 환자로부터 얻은 19,711장의 의료 이미지 데이터셋을 사용하여 교육 받았습니다.
Q: AI-Thyroid의 효과는 어떤가요?
A: AI-Thyroid는 0.939의 높은 수신자 조작 특성(ROC) 아래 면적을 달성했습니다. 테스트 세트 1과 테스트 세트 2에서 갑상선 암의 진단에 높은 감도와 특이도를 보였습니다.
Q: 누구가 AI-Thyroid를 얻을 수 있나요?
A: AI-Thyroid는 특히 경험이 적은 의사들에게 갑상선 암 진단에서 진단 성능을 향상시키고 간병자 간 합의를 개선할 수 있습니다.
소스:
– Ha 등. “인공지능 모델이 갑상선 결절 진단과 관리를 돕습니다: 다원병원 진단 연구.” Endocrinology, academic.oup.com/jcem/article-abstract/109/2/527/7250484.
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