메이요 클리닉, 환자 사진으로 수술 부위 감염 자동 감지 AI 개발

메이요 클리닉 연구팀은 환자가 제출한 수술 후 상처 사진을 통해 수술 부위 감염(Surgical Site Infections, SSIs)을 높은 정확도로 감지할 수 있는 인공지능(AI) 시스템을 개발했습니다. 이 시스템은 환자들이 온라인 포털을 통해 제출하는 사진에서 수술 절개부를 자동으로 식별하고, 이미지 품질을 평가하며, 감염의 징후를 표시할 수 있습니다. 이는 수술 후 관리 방식에 혁신을 가져올 수 있는 연구 결과로, 최근 'Annals of Surgery' 저널에 발표되었습니다. 코넬리우스 티엘스 박사(D.O.)는 메이요 클리닉의 간 및 췌장 외과 종양 전문의이자 이 연구의 공동 책임저자입니다. 그는 "환자의 수술 절개부를 시간 내로 모니터링하는 필요성이 점점 더 증가하고 있습니다"라고 말하며, "현재 이 과정은 임상의들이 수행하지만, 시간이 많이 소요되고 치료가 지연될 수 있습니다. 우리의 AI 모델은 이러한 이미지를 자동으로 선별하여 초기 감염 발견을 개선하고, 환자와 의료팀 간의 의사소통을 효율화할 수 있습니다"라고 설명했습니다. 이 AI 시스템은 두 단계 모델을 사용합니다. 먼저 이미지에 수술 절개부가 포함되어 있는지 감지하고, 그 다음 해당 절개부에서 감염 징후가 보이는지를 평가합니다. 연구팀이 개발한 모델, Vision Transformer는 절개부를 감지하는 정확도가 94%, 감염 여부를 식별하는 AUC(Area Under the Curve) 값이 81%를 기록했습니다. 하라 무아디 박사(M.D., Ph.D.)는 메이요 클리닉의 간 및 췌장 외과 연구원으로, 이 연구의 제일 저자입니다. 그녀는 "이 작업은 AI 지원 수술 후 상처 관리의 기반이 되며, 특히 외래 수술과 가상 추적 관리가 increasingly 일반화되는 상황에서 매우 중요합니다"라고 강조했습니다. 연구팀은 이 기술이 환자들에게 더 빠른 응답을 제공하고, 감염 진단의 지연을 줄이며, 집에서 회복 중인 환자들의 치료를 개선할 수 있을 것으로 기대하고 있습니다. 추가 검증이 이루어진다면, 이 시스템은 의료진에게 알림을 보내는 일차 선별 도구로 기능할 수 있을 것입니다. 또한, 이 AI 도구는 의료진이 아직 눈에 보이지 않는 미세한 감염 징후를 감지할 수 있는 알고리즘 개발에 길을 열어줄 수 있습니다. 이는 더 조기 치료와 합병증 감소, 비용 절감을 가능하게 할 것입니다. 무아디 박사는 "환자들에게는 더 빠른 안심이나 문제의 조기 확인을 의미하며, 의료진에게는 가장 필요한 경우에 집중할 수 있는 방법을 제공합니다. 특히 시골 지역이나 자원이 부족한 환경에서 유용할 것입니다"라고 덧붙였습니다. 중요하게도, 이 모델은 다양한 집단에서 일관된 성능을 보였습니다. 이는 알고리즘 편향에 대한 우려를 해소하는 데 도움이 됩니다. 연구팀은 현재 결과가 유망하나, 추가 검증이 필요하다고 말합니다. 호자트 살레히네자드 박사(Ph.D.)는 메이요 클리닉 케른 센터의 건강관리 전달 연구 고급 책임자이며 공동 책임저자입니다. 그는 "우리가 개발한 AI 모델과 그 모델이 훈련받은 대규모 데이터셋은 수술 후 추적 관리 방식을 근본적으로 바꿀 가능성이 있습니다"라고 밝혔으며, "전향적인 연구가 진행 중에 있어, 이 도구가 일상적인 수술 관리에 어떻게 통합될지 평가할 예정입니다"라고 덧붙였습니다. 업계 전문가들은 이 연구가 수술 후 관리의 효율성을 크게 향상시킬 수 있는 중요한 진보라고 평가하고 있습니다. 메이요 클리닉은 세계적으로 인정받는 의료 연구 기관으로, 이 연구를 통해 AI 기술이 의료 분야에서의 적용 범위가 더욱 넓어질 것으로 기대됩니다.