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AI 유도 유방 조영술로 작업 부하가 33% 감소하고 유방암 발견이 증가합니다.

 
, 의학 편집인
최근 리뷰 : 14.06.2024
 
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06 June 2024, 10:34

Radiology에 발표된 최근 연구에서 덴마크와 네덜란드의 연구자들은 검진 효과와 유방조영술 검진 도입 전후의 전반적인 부담에 대한 후향적 분석을 실시했습니다. 인공지능(AI) 시스템

유방암에 대한 정기적인 유방조영술 검진은 유방암으로 인한 사망률을 크게 감소시킵니다. 그러나 대량 유방조영술 검사는 대부분 의심스러운 병변을 포함하지 않는 많은 유방조영술을 검토해야 하는 방사선 전문의의 업무량을 증가시킵니다.

또한 위양성을 줄이고 검출력을 향상시키기 위해 사용되는 이중 검사는 방사선 전문의의 업무량을 더욱 가중시킵니다. 유방촬영술을 판독할 수 있는 전문 방사선 전문의가 부족하여 상황이 더욱 악화됩니다.

최근 연구에서는 AI를 사용하여 높은 검사 표준을 유지하면서 방사선학 보고서를 효과적으로 분석하는 방법을 광범위하게 조사했습니다. AI가 방사선 전문의가 표시된 병변이 있는 유방 조영술을 강조하는 데 도움이 되는 결합된 접근 방식은 선별 민감도를 유지하면서 방사선 전문의의 업무량을 줄이는 것으로 여겨집니다.

현재 연구에서는 덴마크 국립 유방암 검진 프로그램의 일환으로 유방조영술로 검진을 받은 두 여성 집단의 예비 성과 측정값을 사용하여 AI 도구 도입 후 검진 작업량과 성과의 변화를 비교했습니다.

이 프로그램은 50~69세 여성을 대상으로 79세까지 2년마다 검사를 실시했습니다. BRCA 유전자와 같이 유방암 위험 증가를 나타내는 지표가 있는 여성은 다양한 프로토콜을 사용하여 검사를 받았습니다.

연구원들은 두 개의 여성 집단을 사용했습니다. 하나는 AI 시스템 도입 전과 다른 하나는 도입 후 선별되었습니다. 고위험 하위그룹을 제외하기 위해 70세 미만의 여성만 분석에 포함되었습니다.

모든 참가자는 두개미간 및 내외측 경사 뷰가 포함된 디지털 유방조영술을 사용하여 표준 프로토콜을 받았습니다. 본 연구의 모든 양성 사례는 관암종 또는 침윤성 암에 대한 선별검사를 통해 확인되었으며 바늘 생검으로 확인되었습니다. 병리학적 보고, 병변 크기, 림프절 침범 및 진단에 관한 데이터도 국가 보건 등록부에서 입수했습니다.

유방조영술 분석에 사용되는 AI 시스템은 딥러닝 모델을 사용하여 유방조영술에서 의심스러운 석회화나 병변을 감지하고 강조 표시하고 점수를 매기는 방식으로 훈련되었습니다. 그런 다음 AI는 유방암 가능성을 나타내는 1~10단계로 검진 순위를 매겼습니다.

경험이 풍부한 방사선 전문의로 구성된 팀이 두 코호트의 유방 조영술을 검토했습니다. AI 시스템을 도입하기 전에는 두 명의 방사선 전문의가 각 검진을 검토했으며, 두 방사선 전문의가 검진에 추가 평가가 필요하다고 판단하는 경우에만 환자에게 임상 검사와 바늘 생검을 권장했습니다.

AI 시스템을 구현한 후 점수가 5점 이하인 유방 조영술은 판독값이 1회만 수신되었음을 알고 선임 방사선 전문의가 검토했습니다. 추가 검사가 필요한 사항은 두 번째 방사선 전문의와 논의했습니다.

이 연구에 따르면 AI 시스템을 구현하면 대량 유방암 검진의 일환으로 유방 조영술을 분석하는 방사선 전문의의 작업량이 크게 줄어들고 검진 효율성이 향상되는 것으로 나타났습니다.

AI 시스템 도입 전 검진을 받은 코호트는 6만 명 이상의 여성으로 구성됐고, AI를 활용해 검진을 받은 코호트는 약 5만 8천 명의 여성으로 구성됐다. AI를 이용한 검진 결과 유방암 진단이 증가한 반면(AI 이전 0.70% 대 AI 사용 0.82%) 위양성 수는 감소했습니다(2.39% 대 1.63%).

AI 기반 검진은 양성예측도가 더 높았고, AI 기반 검진의 경우 침윤성 암 비율이 더 낮았습니다. 결절 음성 암의 비율은 변하지 않았지만 다른 성능 측정에서는 AI 기반 검사가 결과를 크게 향상시키는 것으로 나타났습니다. 독서부하도 33.5% 감소했습니다.

따라서 이 연구에서는 덴마크의 대규모 유방암 검진의 일환으로 방사선 전문의의 작업량을 줄이고 유방 조영술 검진율을 높이는 데 있어 AI 기반 검진 시스템의 효과를 평가했습니다.

결과에 따르면 AI 기반 시스템은 유방암 진단이 크게 증가하고 위양성(false positives)이 크게 감소하는 등 검진율을 높이는 동시에 방사선 전문의의 업무량을 크게 줄이는 것으로 나타났습니다.

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