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대한유방검진의학회 학회지
Journal of the Korean Society for Breast Screening 2019; 16(1)
Original Article
Journal of the Korean Society for Breast Screening 2019; 16(1) : 11-18
인공지능을 기반으로 한 유방촬영술용 컴퓨터 보조 진단 프로그램의 임상 검증을 위한 표준 데이터셋 구축에 고려해야할 임상적 요인에 관한 합의 보고
윤정현1, 최병욱1, 한경화1, 강봉주2, 고은영3, 신희정4, 정 진5, 황지영6, 김은경1
1 연세대학교 의과대학 세브란스병원 영상의학과, 2 가톨릭대학교 의과대학 서울성모병원 영상의학과, 3 성균관대학교 의과대학 삼성서울병원 영상의학과, 4 울산대학교 의과대학 서울아산병원 영상의학과, 5 이화여자대학교 의과대학 이대목동병원 영상의학과, 6 한림대학교 의과대학 강남성심병원 영상의학과 Clinical Aspects to Consider in Constructing a Standardized Test Set for Validation of Clinical Decision Support System for Mammography based on Artificial Intelligence Jung Hyun Yoon, MD, PhD1 , Byoung Wook Choi, MD, PhD1 , Kyunghwa Han, PhD1 , Bong Joo Kang, MD, PhD2 , Eun Young Ko, MD, PhD3 , Hee Jung Shin, MD, PhD4 , Jin Chung, MD, PhD5 , Ji-Young Hwang, MD6 , and Eun-Kyung Kim, MD, PhD1
Department of Radiology, Severance Hospital, Research Institute of Radiological Science, Yonsei University, College of Medicine, Seoul, Korea 2 Department of Radiology, Seoul St. Mary's Hospital, The Catholic University of Korea, College of Medicine, Seoul, Korea 3 Department of Radiology, Samsung Medical Center, Sungkyunkwan University, College of Medicine, Seoul, Korea 4 Department of Radiology, Research Institute of Radiology, Asan Medical Center, University of Ulsan, College of Medicine, Seoul, Korea 5 Department of Radiology, Ewha Womans University, Mokdong Hospital, College of Medicine, Seoul, Korea 6 Department of Radiology, Kangnam Sacred Hospital, Hallym University, College of Medicine, Seoul, Korea
1 연세대학교 의과대학 세브란스병원 영상의학과, 2 가톨릭대학교 의과대학 서울성모병원 영상의학과, 3 성균관대학교 의과대학 삼성서울병원 영상의학과, 4 울산대학교 의과대학 서울아산병원 영상의학과, 5 이화여자대학교 의과대학 이대목동병원 영상의학과, 6 한림대학교 의과대학 강남성심병원 영상의학과 Clinical Aspects to Consider in Constructing a Standardized Test Set for Validation of Clinical Decision Support System for Mammography based on Artificial Intelligence Jung Hyun Yoon, MD, PhD1 , Byoung Wook Choi, MD, PhD1 , Kyunghwa Han, PhD1 , Bong Joo Kang, MD, PhD2 , Eun Young Ko, MD, PhD3 , Hee Jung Shin, MD, PhD4 , Jin Chung, MD, PhD5 , Ji-Young Hwang, MD6 , and Eun-Kyung Kim, MD, PhD1
Department of Radiology, Severance Hospital, Research Institute of Radiological Science, Yonsei University, College of Medicine, Seoul, Korea 2 Department of Radiology, Seoul St. Mary's Hospital, The Catholic University of Korea, College of Medicine, Seoul, Korea 3 Department of Radiology, Samsung Medical Center, Sungkyunkwan University, College of Medicine, Seoul, Korea 4 Department of Radiology, Research Institute of Radiology, Asan Medical Center, University of Ulsan, College of Medicine, Seoul, Korea 5 Department of Radiology, Ewha Womans University, Mokdong Hospital, College of Medicine, Seoul, Korea 6 Department of Radiology, Kangnam Sacred Hospital, Hallym University, College of Medicine, Seoul, Korea
인공 지능의 시대가 도래하면서, 유방촬영술에 적용 가능한 다양한 인공지능 의료 영상 진단 보조 소프트웨어가 개발, 적용되고 있다. 이러한 인공지능 의료 진단 보조 소프트웨어를 실제 의료 환경에 적용 가능하기 위해서 이에 대한 성능 검증이 필수이고 이를 위한 표준 데이터 셋의 구축이 필요한 실정이다. 유방촬영술을 위한 표준데이터 셋을 만드는 과정에서 어떠한 임상, 영상학적인 요소를 고려하여 만들어야 하는지에 대해 유방 영상 자문위원단을 구성하여 2018년 6월에 토론을 진행하였다. 본 토론에 참여한 자문위원단은 유방 질환 특성에 맞는 유방 영상의학 전문가들로 구성되었다. 본 토론에서 논의된 주제들은 표준 데이터 셋에 포함되는 구성원의 인구학적 요소, 최종 진단 및 판독에 사용하는 ACR BI-RADS 기술 용어에의 합의, 그리고 판독하는 유방 영상에서의 난이도 평가로 이루어졌다. 토론에서 합의된 내용들을 요약하여 보고하고자 한다.
Key Words: Breast; Mammography; Artificial intelligence; Validation