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인공지능 근전도 검사 판독, 의사에 비해 뛰어났다

정확도, 민감도, 양성 예측도, 속도에서 앞섰다
노원을지대학교병원 신경과 유일한 교수팀

인공지능을 통한 근전도 검사 판독이 의사보다 정확도와 속도면에서 모두 뛰어난 것으로 나타났다.

 

노원을지대학교병원(병원장 유탁근) 신경과 유일한 교수팀이 근육 수축 상태의 근전도를 인공지능에 적용하여 분석한 결과 의사에 비해 판독 정확도는 19% 높았고, 속도도 30~40분 더 빨랐다. 그동안 인공지능 검사 판독에 관한 연구는 주로 심전도, MRI, X-ray에 관해 진행되어와 근전도 검사에 관한 연구는 이번이 처음이다.

 

연구에서 유 교수팀은 2015년부터 2020년까지 6년 동안 신경병 또는 근육병이 의심되어 근전도 검사를 받았던 57명의 환자의 근전도 파형 데이터를 숫자형 데이터로 추출해 인공지능에 적용했다.

          ▲ 유 일한 교수 

 

이를 바탕으로 정상인, 신경병, 근육병의 근전도 파형과 개별적인 모든 근육을 인공지능을 통해 분석한 결과 정확도 88% 민감도 82% 양성 예측도 86%로 나타났다.

이에 비해 6명의 의사가 같은 조건으로 근전도 검사 판독을 한 결과 정확도 69% 민감도 54% 양성 예측도 60%, 정확도는 19%P, 민감도는 28%P, 양성 예측도는 26%P 각각 높았다.

 

인공지능이 이렇게 한 환자의 모든 근육의 근전도를 판독해서 최종 진단을 내놓는데 소요된 시간은 1초에 불과했지만 의사들은 평균 30~40분 이상 소요됐다.

 

근전도는 신경병과 근육병 환자를 감별 진단하는데 중요한 검사다. 신경병은 같은 힘을 줄 때 근육 수축을 일으키는 운동신경의 개수가 감소하지만 근육병은 힘을 작게 주어도 정상보다 많은 수의 운동신경이 근육 수축을 일으키는 형태를 보인다. 이 때문에 육안으로는 두 질환을 완벽하게 구분하기 어려워 검사 결과에 대한 의사 개인 간 판독 편차 역시 클 수밖에 없는 한계가 있었다.

 

노원을지대학교병원 신경과 유일한 교수는 이번 연구로 인공지능을 이용한 근전도 판독이 빠르고 정확한 것으로 밝혀졌다추후 인공지능 판독이 근전도에도 적용된다면 신경 근육 질환자를 더 정확하고 빠르게 진단하는 데 중요한 역할을 할 것이라고 말했다.

 

이번 연구는 SCI급 저널인 ‘ComputerMethods and Programs in Biomedicine’ 11월호에 게재됐다.

 

 

[참고] 근전도 검사의 정확도·민감도·양성 예측도 계산법

 

정확도 = (true positives + true negatives)/

(true positives + true negatives + false positives + false negatives)

민감도 = true positives/(true positives + false negatives)

양성 예측도 = true negatives/(true negatives + false positives)

 

true positives : 신경병, 근육병과 같이 이상이 있는 근전도를 이상이 있다고 예측

true negative : 정상인 근전도를 정상이라고 예측

false negative : 이상이 있는 것을 정상이라고 판독

false positive : 정상인 근전도를 이상이 있다고 판독

 

 

 

 

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