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[IT뉴스]생성AI가 잡아낸 진단기록 오류, 영상의학과 전문의 못지 않다

온카뱅크관리자

2024-04-17 14:06:12

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">독일 쾰른대학병원</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="Z8jiJDyjZq">
          <figure class="figure_frm origin_fig" dmcf-pid="5cWCIZBWHz" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="인공지능이 영상진단의 효율성을 높일 것으로 기대된다. IM3_vs10/게티이미지뱅크 제공." class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202404/17/dongascience/20240417140618752unmk.jpg" data-org-width="680" dmcf-mid="XEd68osdZB" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202404/17/dongascience/20240417140618752unmk.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            인공지능이 영상진단의 효율성을 높일 것으로 기대된다. IM3_vs10/게티이미지뱅크 제공.
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          <p dmcf-pid="1s1Wyp41X7" dmcf-ptype="general">오픈AI의 대형언어모델(LLM)인 GPT-4가 영상의학과 전문의만큼 방사선학 진단 기록의 오류를 감지하는 능력이 있는 것으로 확인됐다. 영상의학과에서 작업 처리 속도를 높이는 데 활용될 수 있을 것으로 전망된다. </p>
          <p dmcf-pid="tOtYWU8tXu" dmcf-ptype="general">로만 J. 게르츠 독일 쾰른대학병원 영상의학과 의학박사 연구팀은 GPT-4와 영상의학과 전문의의 방사선학 진단 기록에 대한 오류 검출률이 유사하다는 연구결과를 국제학술지 '방사선학'에 16일(현지시간) 발표했다. 방사선학 진단 기록의 오류 검출에서 GPT-4 성능과 인간의 능력을 비교한 연구는 이번이 처음이다.</p>
          <p dmcf-pid="FnIEkv3IZU" dmcf-ptype="general">방사선학 기록의 오류는 전공의와 전문의 간의 판단 불일치, 음성인식 부정확성, 작업 부하 등으로 인해 발생할 수 있다. 연구팀은 GPT-4와 같은 LLM을 통해 진료 기록 생성 프로세스를 향상시킬 수 있을 것으로 보았다. </p>
          <p dmcf-pid="3LCDET0CXp" dmcf-ptype="general">진단 기록과 관련한 LLM의 잠재력은 앞선 연구들을 통해서도 확인됐다. 환자의 병력을 기반으로 올바른 영상 검사를 선택하도록 유도하고, 서술형으로 자유롭게 기술된 환자 기록을 짜임새 있는 기록으로 변환하는 등의 잠재적 가능성을 보여왔다. </p>
          <p dmcf-pid="0ohwDyphH0" dmcf-ptype="general">연구팀은 정확성, 속도, 비용 효율 측면에서 GPT-4 성능과 인간 능력을 비교했다. 우선 2023년 6월에서 12월 단일기관에서 수집한 엑스선, 컴퓨터단층촬영(CT) 및 자기공명영상(MRI) 등 200개의 방사선학 진단 기록을 수집한 다음 100개의 기록에 누락, 삽입, 철자법 등과 관련한 오류 150개를 의도적으로 집어넣었다. </p>
          <p dmcf-pid="pxEgosHEt3" dmcf-ptype="general">그런 뒤 시니어 영상의학과 전문의 2명, 주치의 2명, 전공의 2명과 GPT-4에게 방사선학 진단 기록의 오류를 감지하는 과제를 시행하도록 했다.  </p>
          <p dmcf-pid="UMDagOXD5F" dmcf-ptype="general">그 결과 주치의와 전공의의 오류 검출률은 80%, 시니어 전문의의 검출률은 89.3%, GPT-4의 검츌률은 82.7%로 나타났다. GPT-4는 진단 경험이 가장 풍부한 시니어 전문의보다는 검출 능력이 떨어졌지만 주치의 및 전공의와는 별다른 능력 차이를 보이지 않은 셈이다. </p>
          <p dmcf-pid="uUxV2JDxZt" dmcf-ptype="general">GPT-4는 진료 기록당 처리 시간이 사람보다 적게 소요됐고 잘못된 부분을 교정하는 수정 비용도 더 적게 들어갔다. 게르츠 박사는 “오류를 감지하는 GPT-4의 효율성은 AI가 영상의학과 작업 흐름을 최적화하는 데 도움이 될 수 있다는 점을 암시한다”며 “적시에 신뢰도 높은 진단을 제공하는 역량이 향상되는 데 도움이 될 것으로 보인다”고 말했다. </p>
          <p dmcf-pid="7uMfViwMH1" dmcf-ptype="general">또 “우리 연구는 AI가 오류를 최소화하면서 병원 운영 및 의료 비용을 낮추는 의료 혁신을 일으킬 수 있다는 구체적인 사례”라며 “방사선학 기록의 정확도가 높아지면 환자는 적절한 치료를 받을 수 있는 기회가 늘어나게 된다”고 덧붙였다.</p>
          <p dmcf-pid="z7R4fnrR55" dmcf-ptype="general">[문세영 기자 moon09@donga.com]</p>
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