뷰노가 최근 안저영상 진단보조 인공지능(AI) 솔루션 ‘뷰노메드 펀더스AI’를 활용한 연구가 국제학술지 TVST(Transitional Vision Science & Technology) 최신호에 게재됐다고 전했다.

병원 등 임상 환경의 안저영상 판독에서 딥러닝 기술의 활용에 대한 평가 연구로, 뷰노 연구팀이 분당서울대병원 안과 박상준 교수팀과 공동으로 수행한 결과다.

뷰노에 따르면 연구결과 뷰노의 딥러닝(DL) 기술을 활용했을 때 특이도를 유지하면서 이상 병변을 잡아내는 민감도가 개선됐으며, 판독자간 민감도 편차도 감소함이 확인됐다. 더불어 안저영상의 판독 시간 단축 효과도 확인됐다. 

연구는 전문의 8명과 전공의 6명 등 총 14명의 의료진이 399개의 안저영상에 대해 뷰노메드 펀더스AI를 활용하거나 활용하지 않는 방식으로 진행했다.

비교결과 펀더스AI를 활용하지 않았을 때 전공의 그룹의 민감도가 전문의 그룹에 비해 유의미하게 낮았는데, 뷰노메드 펀더스 AI를 활용할 경우에는 전공의 그룹의 판독 민감도가 전문의 그룹과 유사한 수준까지 개선됐다.

이는 딥러닝 기술이 전공의 그룹의 이상 병변을 발견에 실질적으로 도움을 줄 수 있음을 의미한다. 즉, 의료진(판독자)간 민감도 편차를 줄인 것이다. 

뷰노메드 펀더스AI를 활용했을 때 안저영상의 판독 시간도 줄어들어 전공의 그룹에서 영상당 판독 시간이 16.4초에서 12.1초로 약 26% 감소했다. 전문의 그룹에서는 9.6초에서 9.4초로 2% 감소했다.

이예하 뷰노 대표는 “이번 연구는 뷰노의 딥러닝 기술이 특정 질환의 진단 보조 역할에 그치지 않고 비정상적인 병변을 광범위하게 잡아내는 데 도움을 준다는 측면에서 더 넓은 적용가능성을 확인한 것”이라고 말했다.