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학술저널
저자정보
윤치운 (가톨릭대학교 인천성모병원 가정의학과) 김대균 (가톨릭대학교 인천성모병원 가정의학과) 김동훈 (가톨릭대학교 인천성모병원 가정의학과)
저널정보
대한가정의학회 Korean Journal of Family Practice Korean Journal of Family Practice Vol.11 No.6
발행연도
2021.12
수록면
422 - 437 (16page)
DOI
10.21215/kjfp.2021.11.6.422

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연구배경: 흉부 방사선 영상은 가장 흔히 사용되는 영상의학적 검사 중 하나이며, 일차의료 현장에서 흉부 방사선 영상 검사를 통하여 확인할 수 있는 흔한 소견 중 하나는 폐 결절이다. 최근 흉부 방사선 영상 판독을 보조하기 위해 학습된 인공지능은 영상의학과 전문의는 물론 타과 전문의 및 일반의에게서 판독률, 민감도를 유의미하게 향상시키는 효과를 이끌어내었다. 본 연구의 목적은 가정의학과 전공의를 대상으로, 인공지능 판독이 실제로 흉부 방사선 결절확인 시 체감 난이도를 낮출 수 있는지 확인하는 것이다. 방법: Japanese Society of Radiological Technology (JSRT)의 공개 흉부선 엑스 영상 중 5장을 무작위로 선택하여 설문조사를 제작하였으며, 가정의학과 전공의 966명에게 설문조사 e-메일을 전송하였다. 인공지능 기반 판독 제공 전후의 점수 차이를 알아보기 위하여 전체응답자 집단을 대상으로 대응표본 t 검정을 실시하였다. 인공지능기반 판독의 기여도 점수를 분석하기 위하여 일원분산분석 및Scheffe 사후검정을 실시하였다. 결과: 대응표본 t 검정 시행 결과 모든 난이도의 흉부 방사선 영상에서 통계적으로 유의미하게 인공지능 기반 판독 제공 전 점수보다인공지능 기반 판독 제공 후 점수가 높아졌다. 일원분산분석 결과F=5.322 (P<0.001)로 인공지능 기반 기여도 점수는 난이도에 따른 유의한 차이를 보였으며, Scheffe 사후검정을 실시한 결과, 난이도 1, 2보다 난이도 4의 기여도 점수가 통계적으로 유의미하게 낮은 것으로 확인되었다. 결론: 가정의학과 전공의가 흉부 방사선 영상을 판독할 때 인공지능 기반 판독이 체감 난이도 하락에 도움이 될 수 있음이 확인되었으며, 판독 난이도가 낮은 흉부 방사선 영상보다는 판독 난이도가높은 흉부 방사선 영상을 판독할 때 인공지능 기반 판독이 더욱 도움이 되는 것으로 나타났다.
#인공지능 #흉부 방사선 영상 #폐 결절 #가정의학과 전공의 #설문조사 #Artificial Intelligence #Chest X-Ray #Lung Nodule #Family Medicine Resident #Surveys

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