대한갑상선학회 임상연구상(2023) 연구과제 참여 기관 공모 안내문

여의도성모병원에서 대한갑상선학회 임상연구상 (2023) 지원에 의한 다음 연구주제에 대하여 다기관 임상 연구를 수행할 기관을 아래와 같이 공모하오니, 전문기관의 적극적인 참여를 바랍니다.

I. 과제 내용

1. 연구과제명

국문: 갑상선 결절의 감별 진단 및 관리를 위한 딥러닝 기술 기반 인공지능 시스템

영문: Artificial intelligence system based on deep learning technology for differential diagnosis and management of thyroid nodules

2. 연구기간

2022 년 9 월 1 일 ~ 2024 년 8 월 31 일 (24개월)

3. 연구책임자

김진영 (소속: 가톨릭대학교 여의도성모병원, 직위: 임상진료조교수)

4. 연구 목적

초음파 검사 결과를 기반으로 병리 검사 결과를 예측하고, 해당 결절에 대한 추후 임상적 처치를 암 진단 가능성을 기반으로 권고하는 인공지능 보조 프로그램 개발

5. 연구 내용

인공지능 알고리즘에는 여러 종류가 존재하며, 특히 딥 러닝 방식은 인간의 뇌에 있는 뉴런의 네트워크 구조와 유사한 다층 모델을 기반으로 하며 숙련된 기술자가 조절할 필요가 있으나, 오디오와 이미지와 같은 복잡한 데이터를 분류하는데 우수한 성능을 보이는 것으로 알려져 있습니다. 이에 따라 여러 의료 영상을 분석하는 것에 있어서 다양한 종류의 딥 러닝 방식의 적용이 연구되고 있으며, 특히 갑상선 결절에 대해서도 국내외의 다양한 연구자들이 악성 감별을 시도하여 이의 결과를 보고한 바 있습니다.

이전 연구는 주로 초음파 영상을 읽어서 영상의학과 전문의와 딥 러닝 모델의 정확도를 비교하는 데 중점을 두었습니다. 그러나 실제 환경에서 최종 진단은 진료 의사의 몫이며, 따라서 임상 의사와 인공지능 시스템 간의 협력을 통해 제공되는 진단 개선을 도모하는 것이 실제 임상 환경과 더 유사할 수 있습니다. 본 연구는 초음파 검사 결과를 기반으로 병리 검사 결과를 예측하고, 해당 결절에 대한 추후 임상적 처치를 암 진단 가능성을 기반으로 권고하는 인공지능 개발을 통해 갑상선 결절 클리닉에서 적용 가능한 의사 결정 지원 시스템에 대한 연구의 일환으로 진행되는 것입니다.

특히 본 다기관 공모는 다른 초음파 기종 및 타기관의 영상 소견을 같은 알고리즘으로 분석하는 external validation을 시도하기 위한 것입니다.

6. 연구 진행 일정   

7. 기대효과 및 활용방안

l  갑상선 결절을 가지고 있는 환자에게 암 진단 가능성 및 향후 관리 방침에 대한 과학적 근거를 기반 설명을 제공할 수 있습니다.

l  복잡한 갑상선 결절의 관리 알고리즘을 자동화하여 제시함으로써, 임상 의사의 피로도 감소에 도움을 줄 수 있습니다.

l  갑상선 암의 감별 진단을 위하여 필요한 조직 검사를 추가로 시행하거나 불필요한 조직 검사를 시행하지 않는 의사 결정에 도움을 줄 수 있습니다.

II. 참여 기관 신청 방법

1. 자격

대한갑상선학회 회원 중 과제 참여를 희망하는 기관

2. 신청 방법

이메일 (julia@catholic.ac.kr)로 접수 및 문의

3. 신청 기간

2023년 4월 10일 - 2023년 5월 31일

4. 선정 방법

신청기관 심의 및 선정 후 개별적으로 통보