이화학 연구소의 이토 가오루 팀 리더, 이에키 히로타카 연수생(원동대 병원 의사), 도쿄 대학 대학원 의학계 연구과의 코무로 이치나리 교수, 사카키하라 기념 병원의 사지 진육의장 등의 연구 그룹은, 흉부 X 선 영상에서 환자의 연령을 추정하는 인공 지능 모델을 개발했다.
동대병원에 따르면 연구그룹은 미국의 흉부 X선 영상 데이터베이스에서 10만장 이상의 데이터를 모아 이를 인공지능에 학습시켜 영상 1장에서 환자의 연령을 추정하는 모델을 개발했다.
일본방사선기술학회가 가지는 245장의 데이터를 사용해 인공지능에 환자의 연령을 추정시킨 결과 평균 절대오차 4.95세를 보였다.같은 데이터를 이용하여 순환기 내과 의사, 호흡기 내과 의사, 방사선 전문의의 7명이 환자의 연령을 추계한 결과 평균 절대 오차가 10.9세였고, 인공 지능의 제도가 인간의 의사를 웃돌고 있었다.
게다가 미국의 흉부 X선 영상에 이 인공지능 모델을 적용하면 흉수나 섬유화 등 이상소견을 가진 환자는 실연령보다 고령으로 판정되는 경향이 있는 것으로 밝혀졌다.사카키하라 기념 병원에 심부전으로 입원한 1,562명의 데이터를 적용한 결과에서도 고혈압증이나 심방세동, 심방조동 등이 있는 환자는 1세 정도 실연령보다 높게 추계되고 있었다.
연구그룹은 검사에서 이상 없음으로 판정된 환자의 리스크를 검증할 가능성이 나타난 데다가 심장병에 관한 새로운 지표로서 의료 현장에서 응용할 수 있는 것은 아닐까 하고 있다.
