본 과제는 소아 흉부 방사선 영상에서 응급 및 주요 질환을 AI로 선별 진단하는 전략을 마련하고 국제 협력을 통해 임상 유용성을 검증하는 연구임. 1차년도는 IRB 승인 후 18세 이하 AP/PA 영상 대상으로 PACS 추출 데이터와 전문의 reference standard를 확립하고, 성인용 인공지능을 소아에 접목해 병변별 이상 점수(확률%)를 산출하며 ROC curve analysis로 연령(3개월 이하 등)·병변별 cutoff value를 재설정함. 2차년도는 external validation 독립 데이터로 수정 프로그램 성능(민감도, 특이도, 양성예측도, 음성예측도) 증거를 확보하고 안전성 평가와 AIMI 센터 협력 방안을 모색함. 기대효과는 시간·장소 제약 없이 의사 진료 보조를 통해 중요 흉부질환의 신속 선별과 의료 부담·치료 지연 감소에 기여함.