[Medical] Eye Motion Tracking for Medical Image Interpretation Training (Current Problems in Diagnostic Radiology, 2023) (논문리뷰)

 

✨ MAIN IDEA

USAF(United States Air Force)에서는 실제로 교육을 위해 Eye Motion Tracking을 사용한다. 이를 의학 교육에 도입하고자, Novice reader(jounior residents)를 교육하기 위해 실시간 Eye Motion Tracking을 사용하고 그 효과를 검증하는 연구를 진행했다. 다시말해 이 paper는 novice reader의 Eye Motion Tracking을 expert가 실시간 피드백하는 교육 시스템을 구축하고 그 효과를 평가한 연구를 정리한 것이다.

 

✨ METHODS

실시간 Eye Motion Tracking 전문가의 구두 지시를 통합하여 초보자를 교육한다. 실험에는 Dell Precision 7535 컴퓨터와 Gazepoint GP3 eye tracker가 쓰였다. 연구에는 3명의 방사선 전문의와 6명의 방사선과 학생들(1, 2, 4학년 각 2명씩)이 참여했다. 교육은 학생들의 실시간 Eye Motion Tracking(EMT)를 추적하고(컴퓨터 모니터에 red bubble로 표시된다.) 이를 전문의가 실시간 피드백하는 과정을 통해 교육 받았다. 이때 실시간 EMT와 전문의의 음성을 녹화/녹음하여 교육 이후 trainer와 trainee가 함께 해당 recorded data를 리뷰한 뒤 추가 교육 등을 실시했다. 또한 매 세션마다 교육 과정에 대한 평가(t-point Likert rating scale from strongly agree to strongly disagree)가 이루어졌다.

 

✨ RESULTS

우선 Technical feasibility(기술적 실현가능성)은 모든 trainee-trainer 세션에서 문제 없었다.

Trainee: Trainee들은 EMT가 자신들의 해석 능력에 대한 주치의의 신뢰도를 높이는데에 도움이 된다는 것에 동의했다. 또한 EMT가 그들의 search patterns의 발전과 수정을 향상시킬 가능성이 있다는 데에 동의했다. 그리고 6명 중 5명이 그들의 해석 스킬이 EMT를 사용한 교육을 통해 실제로 더 신뢰될 수 있는 방향으로 발전할 것이라는 데에 동의했다. 여러 질문들에 대해 부정적 답변은 하나 있었는데, 1명이 EMT를 이용한 교육에서 tracking field(i.e., head position)가 방해되었다고 답했다.

Faculty: 전문의들은 EMT 시스템이 사용하기 쉽고 훈련 과정에서 효율성과 신뢰도를 높이는 데 도움이 되었다고 답했다.

 

✨ DISCUSSION

연구 결과는 EMT를 이용한 교육이 특히 초급 레지던트들에게 유용할 것임을 시사한다. 그리고 추가적인 관찰을 통해 주니어 레지던트와 시니어 레지던트 간에 다른 결과가 나타났는데, 주니어 레지던트들은 철저한 tracking을 주로 하고, 시니어 레지던트들은 매우 빠른 tracking으로 established scanpath를 보이는 것을 알 수 있었다.

Further study로 인공지능을 활용해 더 효율적인 search pattern으로 사각지대를 밝히는 것에 관한 연구가 제시되었다.

또 시력 교정 안경을 착용하는 것이 Eye Motion Tracking 정확도를 떨어트릴 것이라는(시력보정을 포기하더라도 안경 착용 자체를 하지 않는 것이 tracking에 도움이 된다는) 의견도 교수진들에 의해 주장되었다.

 

---

 

✨ 알게된 사실

1) 이전 연구들에 의해 'novice reader들은 fixations의 횟수가 많고 회당 시간도 길다.'는 것이 밝혀져 있다.

 

✨ COMMENTS

논문의 introduction에서 'Allowing trainees to view expert reader's search patterns may facilitate faster progression and learning in what is called Eye Movement Modeling Examples(EMMEs), similar to novice gamers learning from expert gamers.'라고 언급하고 있다. 이 말은 마치 논문이 expert의 Eye Tracking Data를 이용해 novice를 교육하는 과정을 담고 있는 것처럼 생각하게 하는데, 사실은 novice의 실시간 Eye Tracking을 expert가 피드백하는 과정으로 교육이 진행되어 조금 의아했다. 전자의 연구였다면 인공지능, 그 중에서도 supervised learning에서 input data로 expert그룹의 Eye Tracking Data를 사용했을 때 일어날 효과와도 연관지어 생각해볼 수 있었을텐데, 아쉬웠다.