세계 뇌졸중 전문가들이 인공지능과 뇌 영상을 분석하는 대결에 나섰습니다.
뇌 의료영상과 나이, 성별 등의 정보를 토대로 뇌졸중 환자 40명의 예후를 예측해 정확도를 비교하는 겁니다.
그 결과, 인공지능은 12분 만에, 교수진은 평균 45분 만에 뇌졸중 예후 예측을 완료했습니다.
교수진의 예측률은 평균 50%로 인공지능보다 22% 낮았는데, 참석자들은 신속하게 예측하는 게 쉽지 않았다고 소감을 밝혔습니다.
[데이비드 쉘링거하우트 / MD 앤더슨 암센터 신경방사선과 전문의 : 솔직히 말해서 영상 촬영으로 인한 초기 신경학적 악화를 예측하는 것은 매우 어려운 문제입니다. 저는 이 어려운 문제에 해결책이 있다는 사실에 매우 기뻤습니다.]
뇌졸중 환자의 예후는 의사가 환자의 병력과 나이 등을 종합해 CT, MRI 등 다양한 영상자료를 보고 직접 진단합니다.
수많은 뇌졸중 환자의 영상 자료를 딥러닝한 인공지능은 최대 20초 안에 뇌졸중 예후를 판단할 수 있습니다.
또, 눈에 띄지 않는 변화도 알려주며, 90% 이상의 높은 정확도로 효과적인 대응도 가능합니다.
[류위선 / 의료기업 최고의학책임자(CMO) : 존스홉킨스 연구 발표에 따르면 사람에 의한 뇌졸중 오진율은 17% 정도에 달하는 것으로 돼 있습니다. 하지만 인공지능은 항상 일관성 있는 결과를 내놓기 때문에 사람의 실수를 줄여줄 수 있는 2차 의견을 제시할 수 있다는 점에서 분명히 도움될 거로 생각합니다.]
YTN 사이언스 임늘솔 입니다.
영상취재ㅣ김영환
자막뉴스ㅣ이 선
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뇌 의료영상과 나이, 성별 등의 정보를 토대로 뇌졸중 환자 40명의 예후를 예측해 정확도를 비교하는 겁니다.
그 결과, 인공지능은 12분 만에, 교수진은 평균 45분 만에 뇌졸중 예후 예측을 완료했습니다.
교수진의 예측률은 평균 50%로 인공지능보다 22% 낮았는데, 참석자들은 신속하게 예측하는 게 쉽지 않았다고 소감을 밝혔습니다.
[데이비드 쉘링거하우트 / MD 앤더슨 암센터 신경방사선과 전문의 : 솔직히 말해서 영상 촬영으로 인한 초기 신경학적 악화를 예측하는 것은 매우 어려운 문제입니다. 저는 이 어려운 문제에 해결책이 있다는 사실에 매우 기뻤습니다.]
뇌졸중 환자의 예후는 의사가 환자의 병력과 나이 등을 종합해 CT, MRI 등 다양한 영상자료를 보고 직접 진단합니다.
그렇다 보니 응급실에 뇌졸중 환자가 도착하더라도 빠르게 대응하기 어렵고 오진 위험도 큽니다.
수많은 뇌졸중 환자의 영상 자료를 딥러닝한 인공지능은 최대 20초 안에 뇌졸중 예후를 판단할 수 있습니다.
또, 눈에 띄지 않는 변화도 알려주며, 90% 이상의 높은 정확도로 효과적인 대응도 가능합니다.
[류위선 / 의료기업 최고의학책임자(CMO) : 존스홉킨스 연구 발표에 따르면 사람에 의한 뇌졸중 오진율은 17% 정도에 달하는 것으로 돼 있습니다. 하지만 인공지능은 항상 일관성 있는 결과를 내놓기 때문에 사람의 실수를 줄여줄 수 있는 2차 의견을 제시할 수 있다는 점에서 분명히 도움될 거로 생각합니다.]
전문가들은 인공지능이 뇌졸중 예후를 신속하고 정확하게 예측할 수 있어 기존에 없던 체계적인 치료전략을 제시하는 데 도움을 줄 것으로 기대했습니다.
YTN 사이언스 임늘솔 입니다.
영상취재ㅣ김영환
자막뉴스ㅣ이 선
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