• 스마트미디어저널
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• 제13권5호
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• pp.62-71
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• 2024

본 연구는 구급현장에서 사용되고 있는 바디캠을 활용하여 교육피드백 효과를 파악하고자 응급구조학과 4학년 32명을 대상으로 팀단위 심폐소생술 시뮬레이션을 진행하여 바디캠 피드백 전후에 대한 인식도, 교육피드백 효과, 만족도, 바디캠 기기활용 선호도 및 애로사항을 파악하였다. 자료분석은 SPSS 27.0 프로그램을 이용하여 기술통계, 빈도분석, paried t-test, Wilcoxon signed rank test를 수행하였다. 연구결과 바디캠 사용에 대한 인식은 3.73±0.62점에서 4.45±0.54점으로 긍정적인 인식변화를 보였으며, 3.98±0.51의 긍정적인 만족도는 나타냈다(p<.001). 또한 바디캠 피드백 후 자가점검 정확도와 수행능력점수에서 유의한 상승효과를 나타냈다(p<.001). 따라서 팀단위 시뮬레이션 소생술 훈련 시 강사의 직접적인 피드백 없이도 바디캠 영상시청을 통한 자가피드백을 수행하여 자가점검능력 향상 및 수행능력향상의 긍정적인 교육피드백 효과를 발휘할 수 있다.

• 대한영상의학회지
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• 제82권5호
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• pp.1196-1206
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• 2021

목적 간 종양의 조영증강 컴퓨터단층촬영(이하 CT) 영상에 관한 인공지능 알고리즘의 성능과 안전성을 검증할 수 있는 표준 테스팅 데이터셋을 구축하고자 하였다. 대상과 방법 국내 4개 3차 의료기관의 복부 영상의학 전문가 4인이 모여 간 종양 진단 알고리즘의 성능과 안전성을 검증하기 위해 표준 데이터셋이 갖춰야 할 조건을 논의하였다. 각 기관마다 간세포암 75예, 전이암 75예, 그리고 양성 병변 30-50예씩 수집하여, 총 783명 환자의 CT 영상을 대상으로 하였다. 간세포암과 전이암의 경우 병리학적으로 확진된 경우만을 대상으로 하였다. 각 기관의 복부 영상의학 전문가들이 직접 환자의 임상정보를 추출하고 CT 영상에 관한 데이터 라벨링(labeling)을 수기로 시행하였다. CT 영상은 의료용 디지털 영상 및 통신(Digital Imaging and Communications in Medicine, DICOM) 파일로 저장하였다. 결과 복부 영상의학 전문가들이 수기 데이터 라벨링을 시행한 총 783 증례의 간 종양 조영증강 CT의 표준 데이터셋을 구축하였다. 알고리즘의 성능 및 안전성은 병변의 발견 여부 및 특성화의 정확도에 대해 민감도와 특이도를 계산하여 평가할 수 있다. 결론 본 연구에서 구축한 간 종양 조영증강 CT 영상의 표준 데이터셋은 임상의학 결정 지원시스템을 위한 기계학습 기반 인공지능 알고리즘을 평가하는 데에 활용될 수 있다.