오랜만에 병원 밖을 나와 너무나도 좋은 날, 발표할 기회를 주셔서 대단히 감사합니다.저는 한림대학교 성심병원 외과 김민성입니다.

발표 시간표를 받아 들고, 초록 구연발표로는 가장 빠른 시간에 배치되어 많은 긴장감과 부담감을 안고, 다른 주제들을 살펴볼 여유도 없이 발표 준비를 했었습니다. 제가 발표한 연구는 최근 들어 많은 주목을 받고 있는 인공지능과 관련된 연구입니다. 전공의, 임상강사 기간 동안 수련 받았던 병원과 비교하면, 환자군의 구성이 달라 어떤 연구를 해야 할까? 막막하던 차에, 항상 저에게 많은 가르침을 주시는 손일태 교수님과 우리 병원 인공지능센터의 조범주 교수님을 만나게 되면서, 외과의사와는 떼려야 뗄 수 없는 acute appendicitis를 가지고 인공지능 연구를 하게 되었습니다. 기존의 연구들을 분석하였을 때, 실제로 진단에 많은 영향을 끼치는 CT 이미지를 활용하여 Deep learning을 통한 acute appendicitis를 진단하는 연구는 많지가 않았습니다. Appendix가 워낙 작은 장기이고, 위치의 변이가 있을 수 있다 보니 사람이 학습 image에 annotation을 하여 학습시킨 연구, 또는 appendix가 존재하는 slide들을 학습시킨 연구가 있었고, 진단 성적도 나쁘지 않았습니다. 이에 ‘학습량을 충분히 늘린다면 학습 image에 사람이 개입하지 않아도 좋은 진단 성적을 낼 수 있지 않을까?’ 하여 본 연구를 시작하게 됐습니다.

본 연구는 2022년 추계 외과 학술대회 때 발표했던 연구의 후속 연구로, Convolutional neural network 기법을 활용하여 non-appendicitis, simple appendicitis, complicated appendicitis를 학습시킨 인공지능 모델을 개발하여, 해당 모델이 얼마나 진단을 잘 할 수 있는지 test 해본 결과를 발표한 것입니다. 원내 환자들을 통해 test까지 마쳤으나, 보다 일반적이고 객관적인 모델이 되기 위해선 외부 환자들을 포함시킨 external validation이 필요한 상태입니다. 아직 외부 환자들은 data 수집 중인 단계입니다. 외부 환자들의 image까지 포함되고, 진단 성능을 보다 높일 수 있다면, 점차 늘어가는 검사에 대한 판독 수요에 어느 정도 도움이 될 것이라 기대합니다.

좋은 발표 기회를 주셔서 대단히 감사합니다. 좌장으로서 좋은 질문과 지적 사항을 말씀해 주신 저의 옛 스승님이신 이종률 교수님께 감사의 말씀을 드립니다. 인공지능센터 내에서 인공지능 관련 연구에 항상 많은 도움을 주시는 박태용 박사님께도 감사의 말씀을 전합니다. 아직 부족한 저에게 항상 많은 가르침을 주시는 손일태 교수님과 오보영 교수님께 다시 한번 감사의 말씀을 드립니다. 좋은 상을 주신 대한대장항문학회에 감사 인사드립니다. 앞으로도 최선을 다해 좋은 연구자가 되도록 하겠습니다. 감사합니다.