UPMC와 피츠버그 대학의 의사-과학자들은 귀 감염을 정확하게 진단하고 잠재적으로 어린 아이들의 불필요한 항생제 사용을 줄일 수 있는 인공 지능(AI)이 탑재된 획기적인 스마트폰 앱을 도입했다. JAMA Pediatrics에 게재된 그들의 연구는 급성 중이염(AOM)을 다른 귀 질환과 구별하는 데 있어 숙련된 임상의의 정확도를 능가할 수 있는 유망한 솔루션을 공개하다.

수석 저자이자 피트 의과대학 소아과 교수인 Alejandro Hoberman 박사는 어린이에게 항생제를 처방하는 일반적인 이유인 AOM을 정확하게 진단하는 것이 어렵다고 강조한다. UPMC Children's Community Pediatrics의 회장이기도 한 Hoberman은 부적절한 치료와 불필요한 항생제 치료를 피하기 위해서는 정확한 진단의 중요성을 강조한다.

약 70%의 어린이가 첫 번째 생일 이전에 귀 감염을 경험하므로 AOM을 다른 조건, 특히 유아의 경우와 구별하려면 미묘한 시각적 단서로 인해 전문 지식이 필요합니다. AOM은 일반적으로 박테리아와 관련이 없고 항생제가 필요하지 않은 상태인 삼출성 중이염과 혼동되는 경우가 많다.

이러한 진단 문제를 해결하기 위해 Hoberman 팀은 어린이 고막에 대한 1,151개의 비디오 라이브러리를 큐레이팅하고 AI 모델을 훈련시켜 AOM을 다른 조건과 구별하도록 주석을 달았습니다. 고막의 다양한 특징을 분석하는 AI 모델은 93%가 넘는 민감도와 특이도로 많은 임상의를 능가하는 놀라운 정확도를 달성했다.

Hoberman은 "우리 도구는 임상의가 AOM을 정확하게 진단하고 치료 결정을 내릴 수 있도록 지원함으로써 1차 의료를 크게 향상시킬 수 있습니다"라고 주장합니다. 또한, 캡처된 비디오는 환자의 의료 기록에 통합되어 의과대학생, 레지던트 및 부모에게 귀중한 교육 자원으로 사용될 수 있다.

Hoberman은 이 AI 기반 기술을 의료 서비스 제공자 사무실 전체에 광범위하게 구현하여 AOM 진단을 강화하고 치료 결정을 알려 소아 치료에 혁명을 일으킬 것을 계획하고 있다. 이 혁신적인 접근 방식은 의료 서비스 제공을 최적화하고 중이염이 있는 어린이의 결과를 개선할 수 있는 잠재력을 갖고 있다. 작성자: Impact Lab