서울아산병원, 신생아 생명 위협 ‘장천공’ AI 조기 진단 가능

내부 검증 정확도 94.9%…임상 현장 활용 가능성 높아

김시영 의학전문기자 2025-10-01 16:11:43

(왼쪽부터) 서울아산병원 영상의학과 윤희망, 융합의학과 김남국, 신생아과 이병섭 교수

심하면 사망까지 이를 수 있는 신생아 장천공을 효과적으로 판별, 병변의 위치까지 찾아내는 인공지능 판독 모델이 개발됐다.

신생아 장천공은 괴사성 장염 등으로 장에 구멍이 생겨 생명까지 위협하는 치명적인 질환이다. 복강 내에 공기가 찼는지를 엑스레이로 확인하는데 정확한 판독이 쉽지 않았다.

30일 서울아산병원에 따르면 영상의학과 윤희망, 융합의학과 김남국, 신생아과 이병섭 교수팀이 인공지능(AI)으로 신생아 엑스레이 영상을 분석해 장천공 여부를 판별하고 병변 위치까지 찾아내는 인공지능 판독 모델을 개발했다.

연구팀은 지난 1995년 1월부터 2018년 8월까지의 서울아산병원 소아 엑스레이 영상 약 260만건을 수집, 최종적으로 장천공 영상 294건과 대조군 영상 252건을 선별해 학습시켰다.

환자마다 다르게 나타나는 장천공 영상 패턴을 효과적으로 학습시키기 위해 데이터 증강 기술을 적용, 인공지능 모델이 다양한 장천공 양상과 병변 위치를 동시에 파악할 수 있도록 했다.

연구팀은 임상적 유용성 검증을 위해 국내 11개 병원에서 영상 6만 4천건을 외부 검증용 데이터로 확보했다. 이 중 장천공 영상 164건과 대조군 영상 214건을 선별해 내부와 다기관 외부 검증을 진행했다.

그 결과 장천공 인공지능 판독 모델은 진단 정확도 94.9%를 기록하며 복강 내 공기가 차 있는 영역까지 정확히 식별했다. 외부 데이터를 통한 검증 진단 정확도는 84.1%를 기록해 전문의와 유사한 수준을 보였다는 게 연구팀 설명이다.

또 의료진이 인공지능 판독 모델을 사용했을 때의 보조 효과 평가에선 진단 정확도가 82.5%에서 86.6%로 개선됐다. 판독자 간 일치도는 71%에서 86%로 대폭 향상됐다.

신생아 장천공을 조기 판별한다는 점에서 신생아 생존율 개선에 기여할 것으로 연구팀은 기대했다.

미숙아에게 주로 발생하는 장천공은 진단이 늦어지면 합병증 혹은 사망할 수 있다. 신생아중환자실 특성상 영상의학과 전문의의 즉시 판독이 어려운 경우가 많아 오진이나 진단 지연으로 이어질 위험이 상존했다.

기존 인공지능 판독 모델은 성인 데이터를 기준이어서 체구, 엑스레이 촬영 자세, 판독 소견 등 성인과 차이가 큰 신생아에게 적용하기 어렵다는 한계도 있었다.

윤희망 서울아산병원 영상의학과 교수는 “신생아 장천공은 응급도가 높아 신속한 진단이 무엇보다 중요하지만 영상 소견이 모호하고 성인과는 다른 양상을 보여 판독의 경험에 따라 진단율이 크게 좌우된다”며 “신생아 장천공 인공지능 판독 모델은 전문의 수준의 정확도를 입증했을 뿐 아니라 의료진 간 판독 일치도 역시 향상한 것으로 확인됐다”고 말했다.

김남국 서울아산병원 융합의학과 교수는 “신속한 판단이 요구되는 신생아 중환자실에서 조기 진단을 도울 수 있는 다양한 모델을 개발하고 적용해 신생아 생존율을 향상하는 데 기여하겠다”고 말했다.

한편 이번 연구 결과는 생체의학분야에서 저명한 국제학술지 ‘컴퓨터 의학 및 생물학(Computers in Biology and Medicine, 피인용지수 6.3)’ 최신호에 게재됐다.