코 성형 수술 AI 활용 5개 영역 정리

미트라 몬타제르로틀프(Mitra Montazerlotf)와 니마 데흐가니(Nima Dehghani)가 2026년 《두개악안면연구저널》에 발표한 체계적 문헌 검토는 코 성형 진료에서 인공지능이 어떻게 활용되는지 살펴봤습니다. 연구진은 PubMed/MEDLINE, Scopus, Web of Science, Google Scholar에서 2015년부터 2026년까지 발표된 연구를 검색했고, 이 가운데 39편이 선정 기준을 충족했습니다.

검토된 활용 분야는 수술 전 계획과 시뮬레이션, 미적 분석과 매력도 측정, 대규모 언어 모델을 활용한 환자 상담, 증강현실을 이용한 수술 중 안내, 수술 후 결과 평가 등 5가지였습니다. 보고된 모델 정확도는 82%에서 97%까지였으며, 구조화된 상담 평가에서 대규모 언어 모델은 전문 외과의와 비슷하거나 더 나은 성과를 냈습니다.

연구진은 알고리즘 편향, 데이터 세트의 제한된 다양성, 전향적 검증 부족, 해결되지 않은 윤리적 우려가 현재 임상 현장의 폭넓은 도입을 제한한다고 밝혔습니다. 인공지능이 코 성형의 정밀도와 재현성을 높일 수 있지만, 외과 전문성을 대체하지 않고 보조해야 한다고 결론지었습니다.

미트라 몬타제르로틀프(Mitra Montazerlotf)와 니마 데흐가니(Nima Dehghani)가 2026년 《두개악안면연구저널》에 발표한 체계적 문헌 검토는 코 성형 진료에서 인공지능이 어떻게 활용되는지 살펴봤습니다. 연구진은 PubMed/MEDLINE, Scopus, Web of Science, Google Scholar에서 2015년부터 2026년까지 발표된 연구를 검색했고, 이 가운데 39편이 선정 기준을 충족했습니다.

검토된 활용 분야는 수술 전 계획과 시뮬레이션, 미적 분석과 매력도 측정, 대규모 언어 모델을 활용한 환자 상담, 증강현실을 이용한 수술 중 안내, 수술 후 결과 평가 등 5가지였습니다. 보고된 모델 정확도는 82%에서 97%까지였으며, 구조화된 상담 평가에서 대규모 언어 모델은 전문 외과의와 비슷하거나 더 나은 성과를 냈습니다.

연구진은 알고리즘 편향, 데이터 세트의 제한된 다양성, 전향적 검증 부족, 해결되지 않은 윤리적 우려가 현재 임상 현장의 폭넓은 도입을 제한한다고 밝혔습니다. 인공지능이 코 성형의 정밀도와 재현성을 높일 수 있지만, 외과 전문성을 대체하지 않고 보조해야 한다고 결론지었습니다.