그동안 특수의료장비의 품질검사는 전문의의 육안 판독에 의존해 객관성이 떨어진다는 지적이 있었는데요. <br /> <br />100만 장 이상의 의료 영상 데이터로 학습한 인공지능이 의료장비의 품질검사에 도입된다면 어떨까요. <br /> <br />이성규 기잡니다. <br /> <br />[기자] <br />건강검진이나 암 진단 등에 주로 사용되는 MRI나 CT. <br /> <br />이 같은 특수의료장비는 질병 진단에 필수적이지만, 40%는 10년 넘게 사용한 노후 장비입니다. <br /> <br />촬영 영상의 품질이 떨어져 진단 오류 위험이 크기 때문에 정기적인 품질 검사가 필수적입니다. <br /> <br />하지만 현재 의료장비의 품질검사는 전문의의 육안 판독에 의존해 객관성과 효율성이 떨어진다는 한계가 있습니다. <br /> <br />[이종석 / 한국의료영상품질관리원 검사위원 : 예를 들면 가장 많이 차이가 나는 것이 대조도 분해능에서 나타납니다. 이것이 동그란 원인지 아닌지 판정하는 게 사람마다 조금씩 조금씩 다를 수밖에 없어서…] <br /> <br />이런 문제를 극복하기 위해 국내 기업이 의료장비 품질검사용 인공지능을 개발하고 있습니다. <br /> <br />의사의 눈을 대신해 인공지능이 의료장비의 품질을 판별하기 위해서는 양질의 데이터로 학습하는 것이 필수. <br /> <br />이를 위해 개발사는 영상의학과 전문의들이 직접 주석 처리한 100만 이상의 학습 데이터를 구축해 인공지능을 훈련하고 있습니다. <br /> <br />[박성철 / 인공지능 품질검사 플랫폼 개발사 대표 : 현재 우리가 사용 중인 유방 촬영 장비 그리고 CT 장비, MRI 장비의 영상이 기본적인 품질의 조건을 만족하느냐를 평가하는 인공지능 플랫폼이라고 보시면 됩니다.] <br /> <br />이 프로그램은 실시간으로 품질분석 리포트도 만들어 의사의 육안 판독과 인공지능 분석 결과를 동시에 비교할 수도 있습니다. <br /> <br />의사의 눈에 의존했던 품질 관리가 객관화된 인공지능의 검사로, 환자 치료에 획기적인 도움을 줄 수 있을지 주목됩니다. <br /> <br />YTN 사이언스 이성규입니다. <br /> <br /> <br /> <br /><br /><br />YTN 이성규 (sklee95@ytn.co.kr)<br /><br />※ '당신의 제보가 뉴스가 됩니다' <br />[카카오톡] YTN 검색해 채널 추가 <br />[전화] 02-398-8585 <br />[메일] social@ytn.co.kr<br /><br />▶ 기사 원문 : https://www.ytn.co.kr/_ln/0105_202509260007383376<br />▶ 제보 안내 : http://goo.gl/gEvsAL, 모바일앱, social@ytn.co.kr, #2424<br /><br />▣ YTN 데일리모션 채널 구독 : http://goo.gl/oXJWJs<br /><br />[ 한국 뉴스 채널 와이티엔 / Korea News Channel YTN ]
