소아 흉부 방사선 사진에 적용된 인공지능(AI)은 아직 드문 실정이다. 본 연구는 성인 흉부 방사선 사진을 위해 개발된 AI 기반 소프트웨어를 소아 흉부 방사선 사진에 사용할 수 있는지를 평가하였다. 2021년 3월부터 5월까지 흉부 방사선 촬영을 시행한 소아 환자(18세 이하)를 후향적으로 포함하였다. AI 기반 병변(lesion) 검출 소프트웨어는 결절(nodule), 경화(consolidation), 섬유화(fibrosis), 무기폐(atelectasis), 심비대(cardiomegaly), 흉막삼출(pleural effusion), 기흉(pneumothorax), 기복증(pneumoperitoneum)의 존재 여부를 평가하였다. 소아 영상의학과 전문의의 결과를 표준 기준(reference)으로 하여 소프트웨어의 진단 성능을 평가하였다. 총 2273장의 흉부 방사선 사진에서 AI 기반 소프트웨어는 각각 민감도, 특이도, 양성 예측도(positive predictive value, PPV), 음성 예측도(negative predictive value, NPV), 정확도가 67.2%, 91.1%, 57.7%, 93.9%, 87.5%로 나타났다. 연령은 부정확한 결과와 관련된 유의한 요인이었으며(odds radio 0.821, 95% 신뢰구간 0.791-0.851), 심비대를 제외하고 2세 이하 아동을 제외했을 때 민감도, 특이도, PPV, NPV 및 정확도는 유의하게 증가하였다(각각 86.4%, 97.9%, 79.7%, 98.7%, 96.9%; 모두 p < 0.001). 결론적으로, 성인 흉부 방사선 사진을 기반으로 개발된 AI 기반 소프트웨어는 심비대를 제외하고 2세 이하 아동을 제외했을 때 소아 흉부 방사선 사진에서 최대 96.9%의 진단 정확도를 보였다. AI 기반 병변 검출 소프트웨어는 더 어린 연령대의 아동에서 검증되어야 한다.

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