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▲ 서울대병원 정형외과 노두현 교수팀이 세계 최초로 무릎 인공관절 치환술 전 시행하는 검사인 하지 X-ray와 피검사만으로 환자의 근감소증을 예측할 수 있는 인공지능 모델을 개발했다. 왼쪽부터 서울대병원 정형외과 노두현 교수, 황두현 수련의, 안성호 학생. ⓒ 서울대병원

국내 연구진이 세계 최초로 무릎 인공관절 치환술 전 시행하는 검사인 하지 X-ray와 피검사만으로 환자의 '근감소증'을 정확히 예측할 수 있는 인공지능 모델을 개발해 주목받고 있다.

서울대병원은 정형외과 노두현 교수팀(황두현 수련의·안성호 학생)이 인공지능인 합성곱 신경망과 기계학습의 분류 모델을 복합적으로 이용해 근감소증을 예측할 수 있는 알고리즘 모델을 개발했다고 5일 밝혔다.

노 교수팀은 수술 이력이 없는 건강한 지원자 227명의 하지 엑스레이 사진을 사용해 자동 근육 분할 역할을 수행하는 딥 러닝 예측 모델을 개발한 것으로 알려졌다.

예측 모델은 하지 엑스레이 사진으로부터 근육을 분할해 환자의 전신 근육량을 추산한다. 그리고 이를 포함한 7개의 변수(예측 전신 근육량·체질량지수·빌리루빈·헤모글로빈·알부민·단백질·나이)를 활용해 근감소증을 예측한다.

▲ (A)원본 방사선 이미지 (B)전문의가 표시한 분절된 근육 (C)인공지능 모델이 예측한 분절된 근육. ⓒ 세이프타임즈
▲ (A)원본 방사선 이미지, (B)전문의가 표시한 분절된 근육, (C)인공지능 모델이 예측한 분절된 근육. ⓒ 서울대병원

노 교수팀은 이 모델을 활용해 퇴행성 무릎 관절염 치료를 위해 슬관절 전치환술을 앞두고 있는 환자 403명을 테스트했다.

그 결과 개발된 딥 러닝 모델이 하지 엑스레이 사진의 자동 근육 분할 측면에서 전문의가 표시한 것과 다름없는 높은 성능을 나타냈다. 근감소증 예측 모델의 검증 단계에서 해당 모델의 예측 능력의 수치는 0.98로 우수한 성능을 보였다.

아울러 근감소증을 예측하는 7개의 변수 중 예측 전신 근육량(PMV) 값은 근감소증을 판별하는 기능에서 가장 중요한 변수로 확인됐다.

연구는 CT·MRI 영상 촬영이나 체성분 분석, 골다공증 검사와 같은 별도의 진단을 통해 확인하던 근감소증을 수술 전 간단한 엑스레이와 피검사로 확인할 수 있다는 점에서 의의가 크다는 게 노 교수팀의 설명이다.

노 교수는 "본 기술을 활용해 무릎 인공관절 치환술뿐만 아니라 다양한 정형외과 수술을 받는 환자의 근감소증을 정확히 예측할 수 있을 것"이라며 "그 결과에 따라 적절한 치료를 제공할 수 있기를 기대한다"고 말했다.

연구는 국제 SCI 학술지 '임상의학학술지(Journal of Clinical Medicine)' 최근호에 게재됐다.

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