태국헬스케어·바이오2018 – 진행 중태국 공중보건부(국가 당뇨망막병증 선별검사 사업)
구글 헬스와 함께한 1차 의료기관 딥러닝 안저 선별검사
AI 안저 선별도구가 태국 환자 7651명에서 망막 전문의 수준의 성능을 냈지만, 지방 클리닉 간호사들은 영상 품질과 느린 인터넷에 애를 먹었다
문제
당뇨망막병증은 실명으로 이어질 수 있는데, 태국 환자들은 안과 전문의 판독을 4~5주 기다리는 경우가 많았다. 당뇨 환자의 절반 미만만 매년 검진을 받았다.
접근 방식
구글 헬스의 딥러닝 시스템이 태국 국가 선별검사 사업의 1차 의료기관에서 간호사가 찍은 망막 사진을 판독했고, 안전장치로 망막 전문의가 모든 영상을 다시 확인했다. 전향적 연구는 2018년 12월부터 2020년 3월까지 9개 기관에서 진행됐다. 별도의 현장 연구는 파툼타니와 치앙마이 등 11개 클리닉의 간호사를 관찰했다.
주요 수치
시사점
정확도는 현장에서도 유지됐지만, 현장 연구에서는 어두운 방이 없고 영상이 흐리며 인터넷이 느려 쓰기 어려운 사례가 나왔다. 저자들은 확대 전에 현장별 업무 흐름을 맞춰야 한다고 밝혔다.
분류
출처
출처 요약
연구진은 2018년 12월부터 2020년 3월까지 태국 1차 의료기관 9곳에서 전향적 연구를 진행했다. 검사받은 7940명 중 7651명이 분석 대상이었다. 시력 위협 질환에서 시스템의 민감도는 91.4%, 특이도는 95.4%로, 망막 전문의의 84.8%, 95.5%와 비교됐다. 저자들은 전문의 수준이라고 평가하면서 확대 때 업무 흐름이 중요하다고 밝혔다.
연구진은 태국 클리닉 11곳의 간호사를 관찰하고 면담했다. 자원이 부족한 클리닉은 모델의 품질 기준을 충족하는 영상을 얻기 어려웠고, 검진 업무 흐름과 환자 경험이 도구의 성능에 영향을 미쳤다.
테크크런치가 현장 연구를 정리했다. 영상을 잘 찍을 만큼 어두운 방이 있는 클리닉은 2곳뿐이었고, 느린 연결에서는 업로드에 60~90초가 걸렸으며, 인터넷이 2시간 끊기자 한 클리닉의 검진이 200명에서 100명으로 줄었다. 시스템이 흐리거나 어두운 영상을 거부해 간호사들이 불만을 가졌다.
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