현재의 기술 수준에서는, 상용 인공지능(AI)의 성능이 충분하지 않기 때문에 사람 검토자의 검토가 이를 보완하기 위해 동반되어야 한다. 본 연구는 시간 절감과 오류 감소를 포함하여 AI 분석의 효능에 대한 사람 검토자의 전문성의 영향을 규명하고자 하였다. 전처치 세팔로그램 84장을 무작위로 선정하였다. 먼저, 사람 검토자(1명의 초보자와 2명의 정규 검토자)가 15개의 세팔로메트릭 랜드마크를 수동으로 탐지하고 필요한 시간을 측정하였다. 이어서 상용 AI 서비스가 이 랜드마크를 자동으로 식별하였다. 마지막으로, 사람 검토자들이 AI에 의한 랜드마크 결정 결과를 검토하고 필요에 따라 조정하면서 검토 과정에 소요되는 시간을 측정하였다. 이후 경과 시간을 통계적으로 비교하였다. 검토자들(사람 검토자, AI 및 그 조합) 간의 체계적 및 무작위 오차는 Bland-Altman 분석을 사용하여 평가하였다. 검토자 간 신뢰도(inter-examiner reliability)는 급내상관계수(intraclass correlation coefficients)를 이용해 추정하였다. AI 사용 여부와 관계없이 임상적으로 유의한 시간 차이는 관찰되지 않았다. 사람 검토자의 검토 이후 AI 측정 오차가 상당히 감소하였다. 사람 검토자의 관점에서 초보자는 수동 랜드마킹보다 더 나은 결과를 얻을 수 있었으나, 정규 검토자의 AI 검토 결과는 수동 분석의 결과만큼 좋지 않았으며, 이는 AI에 의존한 랜드마크 결정 때문일 가능성이 있다. 또한 사람 검토자의 검토를 활용함으로써 AI 분석의 신뢰도를 향상시킬 수 있다. 시간 절감 효과는 분명하지 않았지만, 현재 상용 AI 세팔로메트릭 서비스는 초보자에게 권고될 수 있다.

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