CT 방사선 위험성, 인공지능과 첨단 IT 기술로 해결 - 딥러닝 기술 접목, 방사선 피폭 낮추는 저선량 영상기술 개발 -
연구 결과 개요
3. 기대효과
ㅇ 이 연구에서 개발된 알고리즘은 정량적으로 정확한 영상복원뿐 아니라 실제 임상 의사들의 정성적 평가에서도 높은 점수를 받아 임상적용의 기대가 크다. 따라서 CT에 근본적으로 존재하는 방사선 피폭 위험성을 크게 개선 할 것으로 기대된다.
ㅇ 특히 기존에 의료영상에 적용된 딥러닝 기술은 영상 분석 및 이해를 통한 자동 병변 진단에 집중이 되어 왔는데, 오진 시 책임소재의 여부 등 법적, 제도적 장치의 미비로 실제 산업화의 한계들이 존재해 왔다. 하지만 이 연구의 결과, 임상의들의 진단을 더욱 정확하게 내릴 수 있도록 고화질의 의료영상을 제공하는 수단으로서 인공지능기술을 활용함으로써 법적인 제도적인 보완 없이도 인공지능 기술의 의료 산업화가 용이하게 되었다.
CT 방사선 위험성 첨단 의료영상 IT 기술로 해결
딥러닝 기술로 인한 오진 시 책임소재는 누구에게 있어
임상의