Google Research, 블라인드 스윕 초음파와 AI 기반 임신 주수 추정의 일반화 성능을 현장 연구로 검증

연구는 시카고의 Northwestern Medicine과 나이로비의 Jacaranda Health가 공동으로 진행한 전향적 연구다. 원래 모델은 노스캐롤라이나와 잠비아에서 수집한 초음파 데이터로 학습되었으며, 이번에는 Clarius C3라는 휴대형 복부 프로브와 결합했다. 적응 단계에는 시카고의 120명분 파일럿 데이터(원래 학습 세트의 약 6%)만 사용했고, 36주를 넘는 범위로의 확장도 진행했다. 나이로비 데이터는 파인튜닝에 전혀 사용하지 않고 독립된 외부 테스트로만 활용했다.

주요 코호트는 임신 16~36주의 385명으로, 쌍둥이 등 다태임신도 포함됐다. 전문가가 태아의 여러 단면을 측정해 계산식으로 추정하는 기존 방식은 오랜 훈련이 필요하고 시술자 숙련도에 크게 좌우된다. 이에 비해 AI는 전체 MAE가 4.18일로, 기존 방식의 4.48일과 같거나 더 나은 정확도를 보였다. 탐색적 지표에서는 태아 체중이 90백분위수를 넘는 경우 기존 생체계측 공식보다 우수한 결과를 냈다.

실제 운용에서 얻은 지식으로는, 환자를 연달아 진료할 때는 도킹 스테이션보다 교체형 배터리가 더 중요하다는 점이 확인됐다. 임상의와 환자와의 신뢰 구축도 필요하다고 지적됐으며, 품질이 낮은 스캔을 거부하고 불확실성을 의사에게 전달하는 모델 신뢰도 추정 기능을 앱에 탑재할 방침이 제시됐다. Google은 이번 성과를 차세대 멀티모달 의료 인텔리전스 연구에 활용할 계획이라고 밝혔다.