Vision AI
X-Ray 이미지 질환 분석
전신 및 흉부 X-Ray 영상을 입력받아, 골절, 기흉, 동맥경화 등 약 80여 가지 질환을 동시에 인식하고, 해당 부위까지 자동으로 표시하여 방사선 전문의의 판독을 보조합니다.
산업분야
의료
도입비용
800만원
도입기간
1개월
발주처
OO메디컬
작동 프로세스
X-Ray 이미지 입력: 촬영된 X-Ray 파일을 이미지 포맷으로 변환하여 AI 모델에 입력합니다.
AI 분석: AI 모델이 X-Ray 이미지를 분석하여 골절, 기흉, 동맥경화 등 80여 가지 질환을 인식하고 부위를 특정합니다.
진단 보조: 주요 소견에 대해 정상, 비정상 여부를 분석해 정보를 제공합니다. 제공된 소견의 조합으로 골절, 폐질환 등 주요 질환의 진료를 보조합니다.
주요 모델 특징
Interactive SAM + U-Net 기반 세그멘테이션: SAM을 이용한 초기 마스크 보조 라벨링을 통해 빠르고 정확한 라벨링을 지원하고, U-Net 기반 모델로 폐, 뼈, 혈관 구조 등 조직을 픽셀 단위로 분할합니다.\
ViT Matting을 통한 경계 정밀화: 구조 경계가 모호한 영역에 대해 Vision Transformer 기반 매팅 보정 모듈을 적용해, 조직 경계 및 이상 병변 윤곽을 더 명확히 드러냅니다.
다중 질환 멀티태스크 학습 구조: 하나의 네트워크가 여러 클래스를 동시에 인식하도록 멀티태스크 방식으로 학습하여, 병변 탐지 및 분류를 하나의 모델로 처리합니다.
도메인 특화 증강 및 교차 검증: X-Ray 영상의 노이즈, 대비 변화, 촬영 기법 차이를 반영한 증강 전략을 적용하며, 다기관 데이터셋 기반 교차 검증으로 일반화 성능을 강화합니다.
실시간 판독 최적화 및 하드웨어 효율화: GPU 또는 엣지 디바이스에서도 빠르게 동작하도록 경량화 및 INT8 양자화 등을 적용했습니다.
전체 질환 인식 정확도
92.8%
병변 검출 성능(mAP)
처리 속도
진단 보조를 통한 질환 예측 정확도 향상
AI는 골절, 기흉, 동맥경화 등 80여 가지 질환을 동시에 탐지할 수 있습니다. 대규모 데이터셋 기반 모델로 평균 95% 이상의 정확도로 질환 여부를 판단하여, 방사선 전문의의 진단을 확실하게 보조할 수 있습니다.
진단 속도 개선
방사선 전문의 1명당 흉부 X-Ray 판독 시간은 평균 5-10분, AI의 자동 판독 시간은 평균 1-5초로, 최대 100배 이상 빠른 진단을 보장합니다.
이를 통해 기흉과 같은 응급 상황에서 조기 경고를 제공하여 환자 처치까지의 시간을 수 분에서 수십 분 단축할 수 있습니다.
활용 분야
원격 의료 / 응급실 판독 보조: 현장 의료진이 영상 촬영 즉시 AI가 판독을 제공하여, 응급 처치 우선순위 판단에 활용.
건강검진 센터 자동 스크리닝: 대규모 검진에서 병변 후보를 미리 필터링하고, 이상 소견자만 전문의에게 전달.
다른 영상 모달리티 확장: CT, MRI 영상에도 동일한 멀티태스크 구조를 확장하여, 다양한 의료 영상 분석 파이프라인으로 응용.
임상 연구 보조: 환자군별 병변 빈도, 진행 양상 분석 등 임상 연구용 데이터 기반 생성 도구로 활용 가능.