의료 동영상 AI 혁신 연구센터

• 예상 출혈량 (Estimated Blood Loss, 이하 EBL)은 수술과 관련한 이환률, 사망률, 입원기간, 재입원과 같은 합병증을 예측하는 중요한 요소이고, 수술 중에 마취과 의사, 외과 의사에게 수액 조절 관리의 기준이되는 중요한 지표이다. 그럼에도 불구하고, 현재 EBL 측정 방법의 표준화된 기준은 부재하고, 실시간으로 EBL을 예상하는 주제로 출간된 연구도 없는 실정이다.

• 현재 임상적으로 마취과 의사나 간호사가 복강경 수술에서 EBL을 측정하는 방법은, 석션통에 있는 액체의 양과 색을 눈대중으로 파악하고 수술용 거즈에 묻은 대략적인 피의 양을 더하여 총 출혈량을 예상하는 것으로, 정확도가 낮고 객관적이지 못하다는 취약점이 있다.

• 본 센터는 외과 수술 영상을 임상의로부터 제공 받고, 실제 환자의 복강경 수술 영상에 딥러닝을 적용하여 실시간 출혈량을 정확하게 측정하고자 한다. 이를 통하여 반복적이고 수술의 노동 집약적인 작업에 대한 의료진들의 부담을 덜어 환자의 주술기 안전성을 확보할 수 있는 방법에 대해 연구하고자 한다.

• 본 센터는 실제 수술영상에서 출혈에 해당하는 이미지를 인식하고, 이로부터 출혈 부위를 검출하여 환자의 출혈량을 추정 계산하고 실시간으로 정량화 하여 의료진에게 제공하는 시스템을 개발하고자 한다.

• 이를 위하여, 임상 데이터베이스 구축, 데이터 수집 프로토콜 정의, 출혈 인식 및 누적 출혈량 정량화 딥러닝 알고리즘과 각종 임상적 지원 기능을 통합한 UI/UX 개발을 수행하고자 한다.