연구요약

디자인 - Randomized Crossover Trial

2024 AHA에서는 심장초음파 관련 인공지능 논의가 활발하게 진행되었다. 특히 2023 KSE에서도 젊은 연구자로 초청되어 교류가 있었던 Juntendo University의 Nobuyuki Kagiyama 선생님이 일본 연구 데이터를 이용하여 발표를 하였다. 한 개의 센터에서 무작위적으로 연구 날짜 별로 AI day, non-AI day로 배정하여 4명의 소노그라퍼들이 AI 지원 워크플로와 표준 워크플로를 38일 동안 진행하였다. 이후 심초음파 전문의가 모든 검사 결과를 검토하였다. 사용된 AI 지원 워크플로는 표준초음파 영상을 전자동으로 측정이 가능한 Us2.ai.(Singapore) 소프트웨어가 이용되었다. Primary endpoint는 검사의 효율성으로 날짜 별 검사 건수와 한 검사 소요된 시간으로 정의하였다.

연구에 따르면, 소노그라퍼는 585명의 환자들을 38일간 AI days(n=317)와 non-AI days (n=268)가 진행되었다. 양군에서는 심혈관 질환자의 수는 차이가 없었고 AI 지원을 받은 검사의 경우 13.0±3.5분이 소요되어 표준 검사의 14.3±4.2 분에 비해 검사시간이 짧았다. 또한 AI 지원을 받을 경우 하루 심초음파 검사 건수가 증가했으며(하루 평균 16.7건 vs. 14.1건, P<0.001), 초음파 기술자들이 정신적, 신체적 웰빙이 향상되었다고 보고했다. 정확도에서는 심초음파 전문의 검토에서 전체 AI 지원을 받은 검사 수치의 90% 이상이 임상적으로 수용가능한 수준이었다. AI를 통해 소노그라퍼는 영상 획득에 좀 더 집중을 할 수 있도록 하여 획득된 영상이 질적으로 향상되었다(p<0.001).

그림1.

임상적 의의

본 연구는 간단하지만 참신한 아이디어로 AI 자동화 측정 기술이 소노그라퍼의 경쟁자가 아닌 조력자로써 역할에 충실할 수 있음을 보여주고 있다. 발표자인 Kagiyama 선생님은 실제로 본 연구를 위한 것뿐만 아니라 일상적으로 임상 현장에서 AI 자동화 측정을 활발하게 사용 중이라고 하고 소노그라퍼들도 피로 감소와 워크플로 효율화로 인해 AI 지원을 매우 만족한다고 소개했다.

본 연구는 우리나라도 마찬가지 지만 선별 검사용 초음파가 검사가 많은 일본 심장 초음파 검사실 현장에서 단순하고 반복적인 작업이 많은 환경에서의 AI의 가치를 보여주고 있다. 그리고 앞으로 더 나아가서는 심장 질환의 진단에서도 AI가 점점 더 발전할 것으로 기대된다.

참고문헌

1) Elias P, et al. J Am Coll Cardiol. 2024;83:2472-2486.