하재원 기자
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연구팀은 이번 연구에서 골스캔을 이용해 암의 골전이 여부를 진단할 때, 최신 인공지능 모델의 성능을 비교 분석했다.
골스캔은 전립선암, 유방암 등 뼈로의 전이가 자주 발생하는 암 환자들에게 필수적인 검사로, CT나 MRI에 비해 비용이 낮고 신속하게 전신의 뼈 상태를 평가할 수 있다는 장점이 있지만, 최신 인공지능 기술을 접목한 연구는 아직 부족한 상태였다.
이에 연구팀은 총 6175명의 환자 데이터를 바탕으로 의료 영상 분석에 널리 쓰이던 합성곱신경망 모델인 ResNet, ChatGPT에 활용된 트랜스포머 모델, 그리고 합성곱신경망의 가장 발전된 모델인 ConvNeXt의 성능을 평가했다.
한림대 의대 이석현 교수는 "이번 연구는 ConvNeXt와 같은 최신 인공지능 기술이 실제 의료현장에서 환자들에게 더욱 정확하고 빠른 진단을 제공할 가능성을 입증한 사례"라고 설명하며 "지속적인 연구를 통해 환자들이 더욱 높은 수준의 의료서비스를 받을 수 있도록 노력하겠다"고 했다.
천안=하재원 기자
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