미국헬스케어·바이오2020 – 진행 중존스홉킨스대학교 BIOS 부서
뇌출혈 연구에서 CT 영상의 머신러닝 판독
존스홉킨스 뇌손상 연구팀이 머신러닝으로 CT 영상 한 건의 판독 시간을 5시간에서 30초로 줄였다
문제
뇌출혈 환자 약 500명의 뇌 CT 영상을 판독하는 데 연구자 7명~10명이 모두 약 2,500시간을 썼다. 부서는 임상시험에 쓸 영상을 더 빠르고 정확하게 판독하길 원했다.
접근 방식
존스홉킨스 뇌손상 결과 부서는 구글 클라우드 파트너사 퀀티파이와 함께 보유한 뇌출혈 영상 라이브러리로 머신러닝 모델을 학습시켰다. 데이터는 미국 국립보건원(NIH)의 클라우드 프로그램으로 받았다. 연구팀은 구글 클라우드에서 3D U-Net 모델을 학습시키고 추론 파이프라인을 쿠버네티스에서 돌렸다.
주요 수치
30초영상 한 건의 판독 시간, 기존 5시간에서 감소
4.5시간환자 약 500명 영상의 평가 시간, 기존 2,500시간
시사점
부서는 같은 영상에서 머신러닝 판독이 사람의 판독보다 정확하기도 했다고 밝혔다. 진료 현장에서 30초 만에 결과를 얻는 것은 이 방식이 가능하게 할 수 있는 일이며 이미 쓰는 것은 아니라고 설명했다.
분류
출처
출처 요약
[1]Google Cloud2020년 10월 4일
구글 클라우드의 고객 사례는 존스홉킨스 BIOS 부서와 퀀티파이가 머신러닝으로 뇌 CT 영상을 판독한 과정을 소개했다. 영상 한 건의 판독 시간이 5시간에서 30초로, 환자 약 500명 기준으로는 2,500시간에서 4.5시간으로 줄었다고 밝혔다. 페이지에는 날짜가 없으며, 인터넷 아카이브가 2020년 10월 4일에 처음 저장했다.
자세한 내용은 원문에서 확인하실 수 있습니다.
등록일 2026년 11월 4일 · 수정일 2026년 11월 4일