새로 개발한 딥러닝 알고리즘을 통해 기도 위치를 예측하고 그 정확도를 확인한 연구결과가 발표됐다. 

한양대학교병원 응급의학과 조용일 교수팀(응급의학과 임태호 교수, 한양대 소프트웨어융합원 김종수 교수)은 비디오 후두경으로 촬영한 환자의 후두 이미지에 성문의 위치를 표시하고, 수십 가지 인경신경망 모델로 학습시켜 가장 정확도가 높은 모델을 선정했다. 이 모델을 테스트했을 때 성문의 위치를 정확하게 예측한 경우가 74.5%, 성문에 인접한 부위를 예측한 경우가 21.5%를 나타내 좋은 예측 성공률을 얻었다. 

이는 공동연구자인 김종수 교수가 개발한 새로운 인공지능 딥러닝 알고리즘을 적용하여, 기존 딥러닝에서 많이 사용하는 역전파 방법의 단점을 보완한 결과이다.

이와 관련 조용일 교수는 “이 알고리즘을 비디오 후두경에 탑재하고 실제로 임상에 적용한다면, 호흡이 힘든 응급 환자에게 기관 삽관을 시행할 때 기도의 위치를 찾는데 큰 도움이 될 것이다”고 밝혔다.

이번 연구결과는 국제학술지 IEEE Access(IF:4.098, 상위 14%)에 ‘Prediction of the Location of the Glottis in Laryngeal Images by Using a Novel Deep-Learning Algorithm(새로운 딥러닝 알고리즘을 이용한 후두 이미지의 성문 위치 예측)’으로, 한 내용이다.

[메디컬월드뉴스 김영신 기자]

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