20분→5초! 의료 AI의 좋은 쓸모란 이런 것!
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의료AI 정보를 알기 쉽게 전하는 칼럼 콘텐츠
인공지능은 점점 의학, 치의학 분야로 외연을 넓히고 있습니다. 빅데이터가 유명 키워드가 되기 전부터 의료계에서는 빅테이터를 어떻게 활용할 것인가에 대한 열띤 토론이 이미 시작되고 있었죠. 고령화 등으로 중증 환자가 증가하고, 의료기기의 발전으로 분석해야 할 데이터양이 폭발적으로 증가하고 있지만 인력은 한정되어 있기 때문인데요. 의료현장에서 인공지능이 간단한 업무를 대체하여 바쁜 한 손을 돕는다면, 의료진들은 좀 더 중요한 업무에 집중할 수 있을 것으로 기대하고 있습니다.
2020년 의료정책연구소에 소개된 OECD의 외래방문횟수와 진찰시간 통계에 따르면 2017년 기준 우리나라 의사 1인당 연간 외래 진료환자 수는 약 7080명으로, OECD 평균 2181명의 약 3.3배 수준인 것으로 조사됐습니다. 또한 2017년 기준 우리나라 외래진찰시간 평균은 6.2분으로 소위 말하는 3분 진료는 아니지만 OECD 평균 12.6분의 절반에 불과합니다. 진료환자수와 외래진찰시간을 보면 우리나라 의사들은 OECD 기준으로 약 1.6배 높은 노동 상황이라고 할 수 있습니다.
의료정책연구소는 “외래진찰시간이 짧은 국가들은 1회 진찰료가 낮고 빈번한 방문횟수로 채우는 형국이다. 이는 박리다매의 전형적인 모습”이라고 지적했습니다. 이어 “우리나라 초진료는 2020년 기준 1만 6140원으로 미국의 12.2%, 캐나다의 21.6%, 호주나 프랑스의 약 50% 수준에 불과하다”며 “우리나라보다 진찰료 수가가 높은 국가들은 연간 외래방문횟수가 적고 진찰시간이 길다”고 강조했습니다.
끝으로 “향후 우리나라의 외래방문 횟수를 OECD 평균 수준으로 줄이기 위해서는 충분한 진찰시간이 확보될 수 있는 환경을 조성하고, 그에 상응하는 진찰료 수가를 산정해야 한다”며 “이를 통해 불필요한 의료서비스를 줄이고 질적 수준이 담보될 수 있을 것”이라고 의료정책연구소는 조언했습니다.
이렇듯 현재 우리나라는 의료인이 부담해야 할 업무 강도가 높은 편이며, 이에 따라 외래진찰시간은 자연스레 감소될 수밖에 없는 환경인데요. 업무 부담을 덜고, 진료의 질을 높이면서 효율적인 진료 시스템으로 개선하기 위해 최근 의료계에서 인공지능에 대한 관심은 폭발적으로 높아가고 있습니다.
에이던트 Lateral cephalometry parameter measurement 솔루션 실제 화면저희 프로메디우스도 이에 발맞추어 인공지능을 활용한 시스템을 개발하고 있습니다. 에이던트의 솔루션 중 치의학 분야에서 주로 사용될 수 있는 Lateral cephalometry parameter measurement으로 예를 들어볼 수 있는데요. 이 솔루션은 측면 두부 X-ray 영상에서 42개의 Landmark를 인공지능으로 자동 검출하고, 부정교합 진단에 필요한 거리지표와 각도지표를 표시해 줍니다. 2023년 1월 기준으로 현재 42개의 Landmark의 위치를 알 수 있으며, 3월부터 위치 정보를 통해 거리지표, 각도지표를 함께 제공받으실 수 있습니다.
부정교합을 진단하고 교정하는 과정에서 임상검사, 두부 X-ray 영상, CT 영상, 진찰 등을 통해 환자의 문제 목록을 파악하고 분석하여 알맞은 치료방법을 계획하는 과정이 가장 중요하다고 할 수 있는데요. 이 과정은 교정 치과전문의의 고유의 영역으로 정밀한 영상분석과 치료계획 수립이 어떤 방식으로 진행되는지에 따라 환자에 대한 치료의 성패가 결정된다고 할 정도로 전체 치료 진행 과정에서 첫 발을 내딛는 가장 중요하고, 의미 있는 단계입니다.
정통적인 방법, 방사선 필름 위 트레이싱 종이를 얹어 연필로 구조물과 계측점을 직접 계측한 예시를 재구성한 이미지입니다.교정분석을 하기 전, 촬영된 측면 두부 X-ray 영상에서 교정학적으로 중요한 포인트들을 표시하고 각도나 거리 등을 계측하여 수치화해야 하는데요. 과거에는 필름으로 사진을 뽑아 속이 비치는 얇은 종이(트레이싱 종이)를 얹고 설계도를 그리듯 치과 전문의가 직접 연필로 그림을 그려가며 자와 각도기 등을 통해 수치를 측정하였습니다. 보통 20분 ~ 30분 정도 걸리는 과정을 거치다 보니 치과 전문의 인력이 많이 투입되는 일이었습니다.
그러나 에이던트 Lateral cephalometry parameter measurement 솔루션과 같은 인공지능 솔루션에서는 처음부터 수고스럽게 점을 찍을 필요 없이 단 5초 만에 1.05+/-0.91mm 오차범위 내에서 가이드 포인트를 제공받을 수 있습니다. 그 포인트들로부터 객관적인 지표를 의료인은 얻을 수 있게 되는 거죠. 이는 복잡한 워크플로우를 개선하여 의료 연구의 효율을 높여주고 정확한 의료적 판단을 보조하는 역할을 합니다.
학습에는 총 862장의 Lateral cephalometry X-ray 영상이 사용되었으며, 성능 검증에는 총 100장의 영상이 사용되었습니다. 누구든 회원 가입만 하면 에이던트 AI 솔루션을 의료 연구에 바로 적용해 볼 수 있습니다. 더 자세한 사항과 직접 사용해 보길 원한다면 https://www.aidant.io/ 에서 지금 만나세요!
자료 출처
