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  http://dx.doi.org/10.31916/sjmi2025-01-7 인공지능, 영상의학의 새로운 동반자 21세기 의료 혁신의 중심에는 의료 인공지능(AI)이 있다.  특히 영상의학(Radiology) 분야는 AI 기술의 발전에 따라 가장 빠르게 변화하는 영역 중 하나로 꼽힌다.  과거 인공지능은 단순히 보조 도구로 여겨졌지만, 이제는 진단의 정밀도와 효율성을 혁신적으로 높이는 ‘Radiology Extender(영상의학 확장자)’로 진화하고 있다. 최신 연구에 따르면, AI는 단순히 병변을 감지하는 수준을 넘어 영상 판독, 데이터 분석, 보고서 자동화, 그리고 임상적 의사결정 지원까지 수행한다.  이러한 변화는 단순한 기술 혁신을 넘어 의료 생태계의 근본적 전환점 으로 평가된다. AI 영상의학의 핵심 기능 4가지 첨부 연구는 AI가 영상의학에서 수행하는 역할을 네 가지 핵심 기능 으로 구분했다.  이는 임상 현장에서 AI가 Radiology Extender로 작동하는 구체적인 기술 기반을 보여준다. 1️⃣ 병변 탐지와 분류 (Lesion Detection & Classification) 딥러닝 기반의 CNN(Convolutional Neural Network) 모델은 CT, MRI, X-ray 등 다양한 영상에서 병변을 자동으로 탐지하고 분류할 수 있다.  예를 들어, 폐결절 탐지, 뇌출혈 인식, 유방암 미세석회화 감지 등에서 인간 전문가 수준의 정확도를 보인다. AI는 또한 ‘이중 판독자(second reader)’로서 방사선과 전문의가 놓칠 수 있는 병변을 보완하며, 진단 신뢰도를 높인다. 💡 AI 영상 판독은 진단 오류를 줄이고, 판독자의 피로도를 낮춰 의료 안전성을 향상시킨다. 2️⃣ 영상 트리아지(Image Triage & Prioritization) 응급실과 같이 신속한 판독이 요구되는 환경 에서는 AI의 역할이 더욱 중요하다.  예...

http://dx.doi.org/10.31916/sjmi2022-01-02   서론: 소리 없는 위협, 구강암과 설암 안녕하세요, 디지털 헬스케어와 최신 의료 기술에 대해 깊이 있는 정보를 전해드리는 AI 메디컬 인사이트입니다.  오늘 다룰 주제는 많은 분들이 두려워하지만 정작 잘 알지 못하는 암, 바로 설암(혀암)과 구강암 입니다. 구강암은 전 세계 암 발병률 10위 안에 드는 주요 질병 중 하나로, 특히 조기 진단이 어려워 예후가 좋지 않은 것으로 알려져 있습니다.  구강암 중에서도 가장 흔하게 발생하는 부위가 바로 혀, 구강저(입안 바닥), 그리고 아랫입술입니다.  안타깝게도 구강암의 5년 생존율은 50%로 매우 낮은 수준에 머물러 있으며, 이는 조기 발견이 얼마나 중요한지를 역설합니다.  조기에 발견하기만 한다면 평균 생존 기간은 훨씬 길어질 수 있습니다. 따라서 구강암 환자의 생존율을 높이기 위해서는 암의 조기 발견과 함께, 주요 위험 요인으로 알려진 흡연 및 음주와 같은 생활 습관의 개선이 매우 중요합니다. 기존의 구강암 진단은 CT나 MRI 같은 영상 장비를 이용하거나, 조직을 직접 떼어내는 침습적 생검(biopsy)을 통해 이루어집니다.  하지만 이러한 방법들은 비용과 시간 부담이 크고, 환자에게 고통을 줄 수 있어 조기 검진으로는 접근성이 떨어지는 것이 현실입니다. 만약 우리가 일상적으로 사용하는 일반 카메라로 촬영한 입안 사진을 통해 설암을 조기에 발견할 수 있다면 어떨까요?  최근, 이러한 혁신적인 아이디어를 현실로 만드는 인공지능(AI) 딥러닝 기술 이 의료계의 큰 주목을 받고 있습니다.  본 칼럼에서는 일반 구강 이미지에 딥러닝 분석을 적용하여 설암의 등급을 분류하고, 그 신뢰성을 평가한 최신 연구를 바탕으로 AI 영상 판독 기술의 원리와 가능성을 심도 있게 파헤쳐 보겠습니다. 본론 1. 설암(Tongue Cancer)에 대한 깊은 이해 구강암이란 무엇인가? ...