국내 연구진이 무릎뼈 탈구 예측을 위한 인공지능(AI) 진단 방법을 개발했다.
20일 연세사랑병원은 서울아산병원 곽윤해 교수의 정형외과 팀과 스카이비 연구팀이 공동으로 환자의 자기공명영상(MRI)과 AI 분석을 기반으로 무릎뼈와 대퇴골의 형태 및 해부학적 위험 요소를 정량적으로 평가하는 재현 가능한 방법을 개발했다고 밝혔다.
'무릎뼈 탈구'란 무릎 앞쪽 중앙에 위치한 뼈 조각인 슬개골이 정상 위치에서 벗어나거나 잘못 정렬되는 상태를 말한다.
특히 푸들 같은 개에게 자주 발생하지만, 사람에게도 흔히 발생한다.
연구팀은 무릎뼈 탈구를 평가하기 위해 총 16개의 변수를 선택했다. 분석 결과, 모든 변수를 평가했을 때 무릎뼈 탈구의 예측 값은 0.903이었다.
그러나 AI 기술을 사용했을 때는 7개의 변수만으로 예측 값을 0.934로 향상시킬 수 있었다.
이는 실제 임상에서 AI를 사용하면 무릎뼈 탈구를 더 쉽게, 빠르게 예측할 수 있음을 의미한다.
슬개골은 서거나 걷는 기본적인 다리 기능에 필수적인 부분이다. 슬개골이 한번 탈구되면 재발하기 쉽고, 많은 환자가 이를 인지하지 못해 치료 시기를 놓친다.
조기 진단과 적절한 치료 시기를 놓치면 관절 연골, 근육, 십자인대에 손상을 초래하고, 결국 관절염으로 이어질 수 있다.
연구팀은 이번 연구가 다양한 정형외과 질환의 조기 진단과 예측, 치료 기술 개발에 크게 기여할 것으로 기대하고 있다.
이번 연구 결과는 최근 국제 정형외과 학술지인 Knee Surgery, Sports Traumatology, Arthroscopy에 "어린이와 청소년의 슬개대퇴 불안정성 위험 요소 예측을 위한 기계 학습 및 최적화 방법의 적용"이라는 제목으로 실리기도 했다.
연세사랑병원 고용곤 원장은 "환자 중심의 의료 혁신과 새로운 의료 기술 연구개발을 지속해 미래 의료를 선도하겠다"고 말하며, "글로벌 헬스케어 시장에서의 경쟁력을 더욱 강화할 것"이라고 밝혔다.