연구진은 사전학습 모델을 새로 입력되는 라벨 없는 태아 뇌 MRI 영상에 맞게 조정하는 AI 기법 BioTTA를 소개했다. 후향적 연구에서 임신 20~39주에 촬영한 재구성 영상 394건을 대상으로, 영상의학과 전문의가 표시한 11개 측정값을 이용해 성능을 평가했다.
저자들은 MRI 시퀀스, 촬영 기관, 국가가 달라지는 데이터셋 전반에서 BioTTA가 여러 비교 기법보다 우수했고, 라벨이 있는 데이터로 미세 조정한 모델과 대등한 성능을 보였다고 보고했다. 보고된 진단 정확도는 82.1%~95.0%로 연구에 참여한 숙련된 영상의학과 전문의와 비슷했다. 다만 이 논문은 일상적인 임상 현장에서의 성능을 입증하지는 않았다.
왜 중요한가
서로 다른 스캐너나 병원에서 촬영한 태아 MRI를 다루는 영상의학과 팀은 BioTTA를 통해 대상 기관의 라벨 데이터 없이도 측정값을 표준화할 수 있을 것으로 기대할 수 있다. 하지만 이번 후향적 연구를 벗어난 임상 성능은 아직 알려지지 않았다.
