[PRNewswire] ESOC 2023 "뇌졸중 식별에서 AI 도구가 사람 긴급 통화 처리자 능가"
-- 새로운 연구 결과 발표
(뮌헨 2023년 5월 24일 PRNewswire=연합뉴스) 덴마크의 연구원들이 긴급 통화 처리자가 인식하지 못하는 뇌졸중 사례에 대처하기 위해 새로운 인공지능(AI) 프레임워크를 개발했다. 이 프레임워크는 연구 대상 남녀 모두와 모든 연령대에 걸쳐 뇌졸중을 인식하는 데 있어 긴급 통화 처리자를 능가했다. 이는 향후 뇌졸중을 조기에 정확하게 식별하기 위한 보조 도구로서 이 프레임워크의 잠재력을 나타낸다.
유럽뇌졸중학회(European Stroke Organisation Conference, ESOC) 2023에서 발표된 후향 연구는 2015~2020년에 코펜하겐 응급 의료 서비스에 걸려온 150만 건 이상의 전화 데이터 세트와 덴마크 뇌졸중 등록부(Danish Stroke Registry)를 바탕으로 도출됐으며, 여기에는 7천 건 이상의 뇌졸중 관련 통화가 포함됐다. 연구원들은 이 데이터를 활용해 AI 프레임워크를 훈련시키고, 통화 음성을 문자화한 후 그 텍스트를 기반으로 뇌졸중의 위험을 예측했다.
2021년부터의 통화 자료를 평가한 결과, AI 프레임워크가 뇌졸중 사례를 식별하는 데 있어 긴급 통화 처리자보다 더 효과적인 수행을 한 것으로 나타났다. AI 프레임워크는 63.0%의 재현율(민감도)과 24.9%의 정밀도(양성 예측값)를 달성하며 F1 점수 35.7점을 받았다. 그에 반해, 긴급 통화 처리자는 52.7%의 재현율과 17.1%의 정밀도로 F1 점수 25.8점을 기록했다.
주요 연구 저자 중 한 명인 코펜하겐대학 병원의 Jonathan Wenstrup 박사는 "의료 지원을 원하는 환자의 첫 번째 접촉 지점 중 하나인 긴급 통화 처리자는 뇌졸중의 정확한 조기 인지를 촉진하는 데 중요한 역할을 한다"며 "많은 뇌졸중 사례가 이 단계에서 감지되지 못함으로 인해 치료가 지연되며, 이는 환자에게 잠재적으로 생명을 위협하는 결과를 초래할 수 있다"고 설명했다.
뇌졸중은 유럽 전역에서 사망의 두 번째 주요 원인이자 성인 장애의 주요 원인이 되고 있으며, 매년 100만 명 이상에게 영향을 미친다. 인구의 지속적인 증가와 고령화로 인해 EU에서 뇌졸중 환자의 수는 2017~2047년에 27%나 증가할 것으로 예상된다. 그럼에도 불구하고, 많은 뇌졸중은 예방이 가능하며, 조기에 치료하면 긍정적인 결과를 얻을 가능성이 크게 높아질 수 있다.
Wenstrup 박사는 "이 새롭고 비용 효율적인 지원 도구를 구현함으로써, 뇌졸중 식별을 개선하고, 더 많은 환자가 적시에 적절한 치료를 받도록 보장함으로써 궁극적으로 환자 결과를 개선할 수 있을 것"이라고 덧붙였다.
출처: European Stroke Organisation
ESOC 2023: AI tool outperforms human emergency call handlers in identifying stroke, new study shows
MUNICH, May 23, 2023 /PRNewswire/ -- Researchers from Denmark have developed a new artificial intelligence (AI) framework to address the number of strokes that go unrecognised by human emergency call handlers. The framework outperformed emergency call handlers in recognising stroke for both sexes and across all age groups studied, indicating its potential as a supplementary tool for early and precise stroke identification in the future.
The retrospective study, presented today at the European Stroke Organisation Conference (ESOC) 2023, drew from the Danish Stroke Registry and a dataset of over 1.5 million calls made to the Copenhagen Emergency Medical Services between 2015 and 2020, including over 7000 stroke-related calls. Researchers utilised this data to train an AI framework to transcribe the call audio and then predict the risk of stroke based on the transcribed text.
The results, evaluated on calls from 2021, revealed that the AI framework performed more effectively than emergency call handlers in identifying stroke cases. The AI framework achieved a recall (sensitivity) of 63.0% and a precision (positive predictive value) of 24.9%, which resulted in an F1 score of 35.7. In contrast, emergency call handlers had a recall of 52.7% and precision of 17.1%, resulting in an F1 score of 25.8.
Dr Jonathan Wenstrup, one of the lead authors of the study from Copenhagen University Hospital, commented, "As one of the first points of contact for patients seeking medical assistance, emergency call handlers play a critical role in facilitating early and accurate stroke recognition. Many stroke cases can go undetected at this stage, leading to delays in treatment that can have potentially life-threatening consequences for patients."
Across Europe, stroke is the second leading cause of death and a major cause of adult disability, affecting over 1 million people each year. As populations continue to grow and age, the number of people living with stroke is projected to increase by 27% between 2017 and 2047 in the EU. Despite this, many strokes can be prevented, and if treated early, the likelihood of a positive outcome can be greatly improved.
"With the implementation of this new, cost-effective supporting tool, we can enhance stroke identification and ensure more patients receive appropriate and timely care, ultimately improving patient outcomes," added Dr Wenstrup.
Source: European Stroke Organisation
[편집자 주] 본고는 자료 제공사에서 제공한 것으로, 연합뉴스는 내용에 대해 어떠한 편집도 하지 않았음을 밝혀 드립니다.
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출처 : PRNewswire 보도자료
-- 새로운 연구 결과 발표
(뮌헨 2023년 5월 24일 PRNewswire=연합뉴스) 덴마크의 연구원들이 긴급 통화 처리자가 인식하지 못하는 뇌졸중 사례에 대처하기 위해 새로운 인공지능(AI) 프레임워크를 개발했다. 이 프레임워크는 연구 대상 남녀 모두와 모든 연령대에 걸쳐 뇌졸중을 인식하는 데 있어 긴급 통화 처리자를 능가했다. 이는 향후 뇌졸중을 조기에 정확하게 식별하기 위한 보조 도구로서 이 프레임워크의 잠재력을 나타낸다.
유럽뇌졸중학회(European Stroke Organisation Conference, ESOC) 2023에서 발표된 후향 연구는 2015~2020년에 코펜하겐 응급 의료 서비스에 걸려온 150만 건 이상의 전화 데이터 세트와 덴마크 뇌졸중 등록부(Danish Stroke Registry)를 바탕으로 도출됐으며, 여기에는 7천 건 이상의 뇌졸중 관련 통화가 포함됐다. 연구원들은 이 데이터를 활용해 AI 프레임워크를 훈련시키고, 통화 음성을 문자화한 후 그 텍스트를 기반으로 뇌졸중의 위험을 예측했다.
2021년부터의 통화 자료를 평가한 결과, AI 프레임워크가 뇌졸중 사례를 식별하는 데 있어 긴급 통화 처리자보다 더 효과적인 수행을 한 것으로 나타났다. AI 프레임워크는 63.0%의 재현율(민감도)과 24.9%의 정밀도(양성 예측값)를 달성하며 F1 점수 35.7점을 받았다. 그에 반해, 긴급 통화 처리자는 52.7%의 재현율과 17.1%의 정밀도로 F1 점수 25.8점을 기록했다.
주요 연구 저자 중 한 명인 코펜하겐대학 병원의 Jonathan Wenstrup 박사는 "의료 지원을 원하는 환자의 첫 번째 접촉 지점 중 하나인 긴급 통화 처리자는 뇌졸중의 정확한 조기 인지를 촉진하는 데 중요한 역할을 한다"며 "많은 뇌졸중 사례가 이 단계에서 감지되지 못함으로 인해 치료가 지연되며, 이는 환자에게 잠재적으로 생명을 위협하는 결과를 초래할 수 있다"고 설명했다.
뇌졸중은 유럽 전역에서 사망의 두 번째 주요 원인이자 성인 장애의 주요 원인이 되고 있으며, 매년 100만 명 이상에게 영향을 미친다. 인구의 지속적인 증가와 고령화로 인해 EU에서 뇌졸중 환자의 수는 2017~2047년에 27%나 증가할 것으로 예상된다. 그럼에도 불구하고, 많은 뇌졸중은 예방이 가능하며, 조기에 치료하면 긍정적인 결과를 얻을 가능성이 크게 높아질 수 있다.
Wenstrup 박사는 "이 새롭고 비용 효율적인 지원 도구를 구현함으로써, 뇌졸중 식별을 개선하고, 더 많은 환자가 적시에 적절한 치료를 받도록 보장함으로써 궁극적으로 환자 결과를 개선할 수 있을 것"이라고 덧붙였다.
출처: European Stroke Organisation
ESOC 2023: AI tool outperforms human emergency call handlers in identifying stroke, new study shows
MUNICH, May 23, 2023 /PRNewswire/ -- Researchers from Denmark have developed a new artificial intelligence (AI) framework to address the number of strokes that go unrecognised by human emergency call handlers. The framework outperformed emergency call handlers in recognising stroke for both sexes and across all age groups studied, indicating its potential as a supplementary tool for early and precise stroke identification in the future.
The retrospective study, presented today at the European Stroke Organisation Conference (ESOC) 2023, drew from the Danish Stroke Registry and a dataset of over 1.5 million calls made to the Copenhagen Emergency Medical Services between 2015 and 2020, including over 7000 stroke-related calls. Researchers utilised this data to train an AI framework to transcribe the call audio and then predict the risk of stroke based on the transcribed text.
The results, evaluated on calls from 2021, revealed that the AI framework performed more effectively than emergency call handlers in identifying stroke cases. The AI framework achieved a recall (sensitivity) of 63.0% and a precision (positive predictive value) of 24.9%, which resulted in an F1 score of 35.7. In contrast, emergency call handlers had a recall of 52.7% and precision of 17.1%, resulting in an F1 score of 25.8.
Dr Jonathan Wenstrup, one of the lead authors of the study from Copenhagen University Hospital, commented, "As one of the first points of contact for patients seeking medical assistance, emergency call handlers play a critical role in facilitating early and accurate stroke recognition. Many stroke cases can go undetected at this stage, leading to delays in treatment that can have potentially life-threatening consequences for patients."
Across Europe, stroke is the second leading cause of death and a major cause of adult disability, affecting over 1 million people each year. As populations continue to grow and age, the number of people living with stroke is projected to increase by 27% between 2017 and 2047 in the EU. Despite this, many strokes can be prevented, and if treated early, the likelihood of a positive outcome can be greatly improved.
"With the implementation of this new, cost-effective supporting tool, we can enhance stroke identification and ensure more patients receive appropriate and timely care, ultimately improving patient outcomes," added Dr Wenstrup.
Source: European Stroke Organisation
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(끝)
출처 : PRNewswire 보도자료
