새로운 AI 스마트폰 도구로 귀 감염을 정확하게 진단한다

인공 지능(AI)을 사용하여 귀 감염 또는 급성 중이염(AOM)을 정확하게 진단하는 UPMC 및 피츠버그 대학교의 의사-과학자들이 개발한 새로운 휴대폰 앱이 어린 아이들의 불필요한 항생제 사용을 줄이는 데 도움이 될 수 있다고 합니다. 24년 3월 4일 JAMA Pediatrics지에 새로운 연구가 발표되었습니다.

 

급성 중이염(AOM)은 항생제가 처방되는 가장 흔한 소아 감염 중 하나이지만 집중적인 훈련 없이는 다른 귀 질환과 구별하기 어려울 수 있습니다. 휴대폰 카메라에 연결된 검이경으로 촬영한 고막의 짧은 영상을 평가하여 진단하는 새로운 AI 도구는 전문 임상의보다 더 정확할 수 있는 간단하고 효과적인 솔루션을 제공합니다.

 

"급성 중이염은 종종 잘못 진단됩니다."라고 수석 저자이자 피트 의과대학 소아과 교수이자 UPMC 어린이 커뮤니티 소아과 회장인 Alejandro Hoberman 박사는 말했습니다. "과소 진단은 부적절한 치료를 초래하고 과잉 진단은 불필요한 항생제 치료를 초래하여 현재 사용 가능한 항생제의 효과를 저하시킬 수 있습니다. 우리의 도구는 올바른 진단을 내리고 올바른 치료를 안내하는 데 도움이 됩니다."

 

 

Hoberman에 따르면 약 70%의 어린이가 첫 번째 생일 이전에 귀 감염을 경험합니다. 이 상태는 흔하지만 AOM을 정확하게 진단하려면 꿈틀거리는 아기의 고막을 간략하게 관찰하여 미묘한 시각적 소견을 감지할 수 있는 훈련된 안목이 필요합니다. AOM은 일반적으로 박테리아를 포함하고 있지 않아 항균치료의 혜택을 받지 못하는 상태인 삼출성 중이염이나 귀 뒤의 체액이 있는 중이염과 혼동되는 경우가 많습니다.

 

 

AOM 진단의 정확성을 높이기 위한 실용적인 도구를 개발하기 위해 Hoberman과 그의 팀은 2018년부터 2023년까지외래 UPMC 소아과 진료소를 방문한 635명의 어린이로부터 고막에 대한 1,151개의 영상으로 구성된 교육 라이브러리를 구축하고 주석을 달기 시작했습니다. 두 명의 훈련된 전문가 AOM 연구에 대한 광범위한 경험을 바탕으로 영상을 검토하고 AOM 여부를 진단했습니다.

 

 

"고막은 외이도를 가로질러 뻗어 있는 얇고 평평한 조직 조각입니다."라고 Hoberman은 말했습니다. "AOM에서는 고막이 베이글처럼 부풀어 오르고 베이글의 구멍과 유사한 중앙에 함몰된 영역이 남습니다. 이와 대조적으로 삼출성 중이염이 있는 어린이의 경우 고막이 부풀어오르지 않습니다."

 

연구원들은 훈련 라이브러리의 921개 비디오를 사용하여 모양, 위치, 색상 및 반투명도를 포함한 고막의 특징을 살펴봄으로써 AOM을 감지하도록 두 가지 AI 모델을 가르쳤습니다. 그런 다음 나머지 230개의 비디오를 사용하여 모델의 성능을 테스트했습니다.

 

두 모델 모두 매우 정확하여 93% 이상의 민감도 및 특이도 값을 생성했습니다. 이는 즉, 거짓음성 및 거짓양성률이 낮음을 의미합니다. Hoberman에 따르면 임상의를 대상으로 한 이전 연구에서는 의료 서비스 제공자의 유형, 훈련 수준 및 검사를 받는 어린이의 연령에 따라 AOM의 진단 정확도가 30%에서 84%에 이르는 것으로 보고되었습니다.

 

Hoberman은 "이러한 발견은 우리 도구가 많은 임상의보다 더 정확하다는 것을 시사합니다"라고 말했습니다. "AOM을 엄격하게 진단하고 치료 결정을 안내하는 임상의를 지원하는 것은 1차 의료 환경의 판도를 바꿀 수 있습니다."

 

Hoberman은 "우리 도구의 또 다른 이점은 우리가 캡처한 비디오를 환자의 의료 기록에 저장하고 다른 의료 서비스 제공자와 공유할 수 있다는 것입니다."라고 말했습니다. "우리는 또한 부모와 연수생, 즉 의대생과 레지던트에게 우리가 보고있는 내용을 보여주고 왜 우리가 귀 감염 진단을 내리거나 내리지 않는지 설명할 수 있습니다. 이는 교육 도구로서 중요하며 자녀가 귀 감염을 받고 있음을 부모에게 확신시키는 데 중요합니다. 적절한 치료를 받아야 합니다."

 

Hoberman은 AOM의 정확한 진단을 강화하고 치료 결정을 지원하기 위해 그들의 기술이 곧 의료 서비스 제공자 전체에 광범위하게 구현될 수 있기를 바라고 있습니다.

 

※ 참조 : 이 연구는 피츠버그 대학교 의과대학 소아과의 지원을 받았습니다.

* 원문출처 : ScienceDaily

 

 

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