의료 영상 분야의 환자 방사선 노출 모니터링에 관한 최초의 국제 지침, 디지털화의 이점 강조
마리아 루체 나폴리엘로 ( IAEA 원자력안전보안부)
IAEA는 해당 주제에 대한 첫 번째 출판물을 통해 의료 전문가들이 영상 절차에서 전리 방사선 모니터링을 수동에서 디지털 프로세스로 전환하여 환자 보호를 최적화하도록 장려하고 있습니다. 세계보건기구(WHO) 및 유엔원자방사선영향과학위원회(UNSCEAR)와 협력하여 개발된 의료 영상 분야의 환자 방사선 노출 모니터링에 관한 새로운 IAEA 안전 보고서는 국가들이 디지털 수단을 채택하도록 지침을 제공합니다. 데이터를 기록, 수집, 분석하여 보다 정확한 결과를 보다 신속하게 제공합니다. 또한 디지털 자동화 시스템을 통해 방사선 전문가는 개인의 방사선량을 최적화하고 불필요한 방사선 절차를 최소화할 수 있습니다.
방사선이란 무엇입니까?
“이 보고서는 X선이나 컴퓨터 단층촬영(CT) 스캔과 같은 다양한 영상 기법을 위해 수집해야 하는 데이터의 유형과 양에 대한 정보를 제공하고 의료 시설에서 이러한 데이터를 다양한 분석 용도로 사용하여 타당성과 정확성을 보장합니다. 의료 영상에서 방사선 사용을 최적화했습니다.”라고 IAEA 방사선 및 모니터링 부문 책임자인 Miroslav Pinak이 말했습니다.
의료 영상 절차는 사람들이 노출되는 가장 큰 인공 전리 방사선원으로, 전 세계적으로 매년 약 42억 건이 수행되며 그 수는 계속 증가하고 있습니다.
새로운 출판물은 국가들이 수동 프로세스에서 벗어나 더 정확하고 효율적인 결과를 제공하는 데이터 기록 및 수집에 디지털 수단을 채택하도록 권장합니다.
“이 지침은 노출 데이터를 수집하고 분석하는 수동 수단에 적용될 수 있습니다. 이는 여전히 많은 곳에서 사용할 수 있는 유일한 옵션이기 때문입니다. 그러나 이 출판물은 노출 데이터의 수집 및 분석을 위해 자동 디지털 시스템을 사용하는 것의 더 큰 이점을 강조합니다.”라고 이 출판물의 초점이었던 전 IAEA 방사선 방호 전문가 Jenia Vassileva는 말했습니다. "이 보고서는 또한 다양한 시설과 장비에서 나오는 데이터의 호환성을 보장하기 위해 데이터 기록 및 수집 표준화의 중요성을 인식하고 있습니다."
이전에는 방사선 촬영 절차에서 환자가 받는 선량 분석이 표준 크기 환자의 작은 표본을 기반으로 한 추정 선량 값에 의존했으며 데이터 수집은 수동으로 수행되었습니다. 자동 노출 모니터링 시스템은 방사선 절차에서 더 크고 더 정확한 양의 데이터를 기록 및 수집하고 분석을 용이하게 할 수 있습니다. 이 디지털 프로세스를 통해 의료 전문가는 환자의 체중, 키와 나이, 촬영된 신체 부위, 사용된 장비 등 선량과 영상 품질에 영향을 미치는 요인을 더 잘 설명할 수 있습니다. 이러한 시스템은 방사선 전문가가 각 환자의 선량을 최적화하여 선량이 비정상적으로 낮거나 높지 않도록 돕고 불필요한 방사선 절차를 최소화하는 데에도 기여합니다.
시간이 지남에 따라 반복적인 영상 검사가 필요한 환자는 환자에게 수행되는 전체 영상 시퀀스에 대한 노출 데이터 추적 및 공유를 개선하여 불필요한 반복 절차를 최소화하고 향후 검사를 최적화하는 디지털 시스템 및 전자 등록의 이점을 누릴 수 있습니다.
“이 출판물은 환자 선량에 관한 데이터에 대한 접근을 향상시키는 데 있어서 한 단계 더 발전한 것입니다. 이는 UNSCEAR가 조정한 의료 노출에 대한 글로벌 데이터 수집과 방사선 검사의 추세 및 패턴 평가를 촉진하여 방사선 방호의 격차를 식별하고 방사선 영향에 대한 역학 연구를 지원하는 데 도움이 될 것입니다.”라고 UNSCEAR 차관인 Ferid Shannoun은 말합니다.
디지털 모니터링 시스템의 과제
자동화된 노출 모니터링 프로그램 구현에 대한 과제는 환자 데이터의 개인 정보 보호 및 소유권 문제와 같은 다양한 측면에서 여전히 남아 있습니다. 또한, IAEA 환자 방사선 방호 부서 책임자인 Ola Holmberg는 다음과 같이 말했습니다. “자동 노출 모니터링을 위한 최신 기술의 적절한 사용과 첨단 장비의 활용에는 잘 훈련된 의료 전문가와 자격을 갖춘 영상 의학 물리학자가 필요합니다. 데이터 기록, 수집 및 분석의 무결성.”
“이 보고서는 현재까지 해당 주제를 가장 포괄적으로 다루고 있습니다. 의료 응용 분야를 위한 인공 지능과 딥 러닝의 지속적인 발전을 고려할 때, 이는 환자 노출 데이터와 의료 영상의 효율성과 안전성을 향상시키는 관련 역할에 대한 중요한 차원을 열어줍니다.”라고 미국 의학 물리학자 협회 회장인 Ehsan Samei는 말했습니다. .
새로운 간행물은 전리 방사선의 의료적 사용 시 방사선 보호 및 안전에 관한 안전 지침 No. SSG-46을 보완 하고 국제 기본 안전 표준 요구 사항의 의료 영상 실습 구현을 지원합니다 . 이는 또한 Bonn Call for Action 의 산하에서 환자 방사선 방호를 강화하기 위한 IAEA 조치를 지원하고 보완합니다 . 여기서는 무료로 이용 가능합니다 .