본 연구는 세 가지 흔한 손목 골절(원위요골(distal radius), 척골 경상돌기(ulnar styloid process), 주상골(scaphoid))을 검출하기 위한 인공지능(AI) 모델의 타당성 및 성능을 평가하고자 하였다. 해당 AI 모델은 골절 및 비골절 손목 이미지를 모두 포함하는 4432장의 이미지 데이터세트로 학습하였다. 임상 시험에는 총 593명의 피험자가 포함되었다. 두 명의 사람 전문가가 골절 부위를 독립적으로 진단하고, 경계 상자(bounding boxes)를 이용하여 정답(ground truth)을 구축하기 위해 라벨링하였다. 또한 두 명의 초보 영상의학과 의사도 모델 보조 유무에 관계없이 동일한 과제를 수행하였다. 손목 각 부위별로 민감도, 특이도, 정확도 및 곡선하면적(area under the curve, AUC)을 산출하였다. 손목당 원위요골, 척골 경상돌기, 주상골 골절 검출을 위한 AUC는 각각 0.903 (95% C.I. 0.887-0.918), 0.925 (95% C.I. 0.911-0.939), 0.808 (95% C.I. 0.748-0.967)이었다. AI 모델의 보조를 받았을 때 두 명의 초보 영상의학과 의사의 주상골 골절 AUC는 각각 0.75 (95% C.I. 0.66-0.83)에서 0.85 (95% C.I. 0.77-0.93)로, 그리고 0.71 (95% C.I. 0.62-0.80)에서 0.80 (95% C.I. 0.71-0.88)로 유의하게 증가하였다. 전반적으로, 개발된 AI 모델은 손목 골절 검출에 신뢰할 만한 것으로 확인되었으며, 특히 흔히 놓치기 쉬운 주상골 골절에서 그 성능이 두드러졌다.
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