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"갑상선 중독증 인공지능 진단법, 보조수단 활용 가능"

등록 2022.09.26 14:34:28수정 2022.09.26 15:22:41

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여의도성모병원 백기현 교수·김진영 임상강사 연구팀

[서울=뉴시스]갑상선 중독증은 자가 면역으로 인해 갑상선 호르몬의 생성이 증가되는 그레이브스병, 갑상선 조직이 파괴되는 무통성 갑상선염, 아급성 갑상선염 등으로 인해 유발될 수 있다. 가장 대표적인 원인은 그레이스병으로, 이 질환은 장기간의 갑상선항진증을 유발하고 재발로 이어질 수 있기 때문에 다른 원인으로 인해 유발되는 일시적인 갑상선 중독증과 구별해 진단할 필요가 있다. (사진= 국가암정보센터 제공) 2022.03.25

[서울=뉴시스]갑상선 중독증은 자가 면역으로 인해 갑상선 호르몬의 생성이 증가되는 그레이브스병, 갑상선 조직이 파괴되는 무통성 갑상선염, 아급성 갑상선염 등으로 인해 유발될 수 있다. 가장 대표적인 원인은 그레이스병으로, 이 질환은 장기간의 갑상선항진증을 유발하고 재발로 이어질 수 있기 때문에 다른 원인으로 인해 유발되는 일시적인 갑상선 중독증과 구별해 진단할 필요가 있다. (사진= 국가암정보센터 제공) 2022.03.25

[서울=뉴시스] 백영미 기자 = 인공지능(AI)을 활용해 갑상선 중독증으로 인해 유발되는 갑상선 항진증을 감별 진단하면 갑상선 자가 항체 측정 결과 및 갑상선 스캔 등 기존 진단법을 활용한 의사의 판단과 유사한 정확도를 얻을 수 있어 의료현장에서 보조수단으로 활용될 수 있다는 연구 결과가 나왔다.

 가톨릭대학교 여의도성모병원 내분비내과 백기현 교수·김진영 임상강사 연구팀은 초기 혈액검사를 바탕으로 인공지능을 활용한 머신러닝 알고리즘의 갑상선 항진증 진단 정도를 기존 진단법과 비교 분석한 결과 이같은 사실을 확인했다고 26일 밝혔다.

연구팀은 진단의 정확도를 평가하기 위해 초기 혈액검사 결과를 학습한 '모델 1'과 혈액검사와 자가 항체 결과 전체를 학습한 '모델 2'로 구분했다.

머신 러닝 알고리즘을 이용한 갑상선 항진증 감별 진단 정확도는 초기 혈액검사 결과(Model 1)만을 포함하면 65~70%, 자가 항체 결과(Model 2)까지 포함하면 78~90%였다. 기존 진단법을 활용한 의사의 판단과 유사한 결과로, 인공지능 진단 방식이 전통적 진료 방식에 비해 열등하지 않다는 것을 보여준다고 연구팀은 설명했다.

김진영 임상강사(제1저자)는 “현재 대부분의 진단 분야에서 사용되는 의료 인공지능은 주로 의료 영상을 기반으로 하고 있지만, 이번 연구는 숫자 값을 다룬다는 점에서 의미가 있다"면서 “수치를 이용한 진단법은 보다 간단하고 임상 환경에서의 응용 가능성이 높을 것으로 기대된다"고 말했다.

백기현 교수(교신저자)는 “의료 인공지능은 임상 현장의 복잡한 의사 결정 상황에서 보조 수단으로 사용될 수 있다"며 "기술의 발전으로 환자에게 더 빠르고 정확한 의료 서비스를 제공하고 의료진 피로도 감소에 도움이 될 것"이라고 전했다.

갑상선 중독증은 자가 면역으로 인해 갑상선 호르몬의 생성이 증가되는 그레이브스병, 갑상선 조직이 파괴되는 무통성 갑상선염, 아급성 갑상선염 등으로 인해 유발될 수 있다. 가장 대표적인 원인은 그레이스병으로, 이 질환은 장기간의 갑상선항진증을 유발하고 재발로 이어질 수 있기 때문에 다른 원인으로 인해 유발되는 일시적인 갑상선 중독증과 구별해 진단할 필요가 있다.

이번 연구 결과는 지난 6월 국제 학술지 ‘다이아그나스틱스(DIAGNOSTICS) 온라인판에 실렸다.


◎공감언론 뉴시스 [email protected]

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