코브 각도의 측정은 척추측만증의 진단과 특히 청소년기 특발성 척추측만증에서의 진행 모니터링에 필수적이다. 본 연구는 한국 식품의약품안전처 인증 AI 소프트웨어인 DEEPNOID의 DEEP:SPINE-AS-01이 수기 방법과 비교하여 자동 코브 각도 측정에서의 신뢰성과 효율성을 평가한다. 총 52장의 방사선 영상을 수집하였고, 분석에는 48장이 포함 기준을 충족하였다. 두 명의 관찰자가 수동 측정을 수행하였는데, 한 명은 숙련된 척추 정형외과 전문의였고 다른 한 명은 비전문가였으며, AI 모듈은 자동 평가를 제공하였다. 관찰자 내 및 관찰자 간 신뢰도는 급내상관계수(intraclass correlation coefficients)를 사용하여 분석하였다. AI는 수동 측정과의 일치도가 매우 높았으며, 관찰자 간 비교에서 ICC가 0.98을 초과하였다. 비전문가 관찰자는 수동 측정에 더 많은 시간이 필요했는데(평균 53분), 전문의(평균 36분)보다 길어 수동 방법이 경험에 의존함을 보여주었다. DEEP:SPINE-AS-01은 측정 변동성과 시간을 감소시키며, 높은 재현성으로 도(degrees) 단위의 결과를 제공하였다. 종판 선택에서의 경미한 차이가 있었음에도 불구하고, AI는 사람 관찰자들과 견고한 일치를 달성하고 측정 과정을 표준화하였다. 본 연구는 DEEP:SPINE-AS-01이 전통적으로 시간 소요가 크고 오류가 발생하기 쉬운 과정을 자동화함으로써 임상 워크플로를 향상시킬 잠재력을 지닌다는 점을 강조한다. 그 정확성, 효율성, 그리고 재현성은 일상적인 척추측만증 평가에서의 가치를 시사하며, 이는 의사의 부담을 줄이고 환자 진료를 개선할 수 있다. 더 큰 데이터셋과 다양한 집단을 대상으로 한 향후 연구는 그 임상적 유용성을 추가로 검증할 수 있을 것이다.

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