한림대학교동탄성심병원 비뇨의학과 한준현 교수는 지난 1일부터 4일까지 삼성동 코엑스에서 개최된 '제75차 대한비뇨의학회 국제학술대회'에서 우수논문 학술상을 수상했다.
이에 한준현 교수팀은 AI를 이용해 환자의 내시경화면 속 결석 성분을 정확히 예측하여 치료 성공률을 높일 수 있는 예측모델을 개발했다. 딥러닝에 활용할 데이터는 2018년 1월부터 2021년 3월까지 한림대동탄성심병원에서 요로결석으로 내시경시술을 받은 환자의 결석 1332개를 분석해 확보했다. 이후 결석을 형성하는 분자의 고유 진동 주파수와 일치하는 특정 파장대의 적외선을 흡수시키는 방법으로 결석의 성분과 조성비를 찾아낼 수 있었다.
이렇게 얻어진 데이터를 AI 요로결석 성분 분석 모델에 적용한 결과 양성 예측확률인 민감도와 음성 예측확률인 특이도가 85~99%로 나타났다. 이는 글로벌 연구에서 의사가 내시경화면을 통해 직접 결석을 관찰하고 구성요소를 예측했을 때의 정확도가 39%였던 것과 비교해 매우 높은 수치이다.
장종호 기자 bellho@sportschosun.com
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