AI 활용해 환자 자각 늦은 '슬개골 탈구' 미리 예측한다

인공지능(AI)을 활용해 '슬개골(무릎뼈) 탈구'를 미리 예측하고 진단하는 연구 결과를 국내 연구진이 최초로 발표했다.

'슬개골 탈구'는 무릎 앞 한가운데에 있는 종지 모양의 뼈인 슬개골의 뼈마디가 어긋나거나 정상적인 위치에서 벗어나는 현상으로, 심한 질환이지만 환자가 자각을 늦게 해서 적절한 치료 시기를 놓치는 경우가 많다.

관절 전문 연세사랑병원이 '아동 및 청소년의 슬개 대퇴 불안정성 위험 요인을 예측하기 위한 기계 학습 및 최적화 방법의 적용' 논문을 정형외과 분야 세계적 학술지 'Knee Surgery, Sports Traumatology, Arthroscopy(무릎 수술, 스포츠 외상, 관절경 검사)'에 게재했다.

연세사랑병원은 인공관절 PNK 개발에 성공한 스카이브 연구진, 서울아산병원 곽윤해 교수 연구팀과 함께 환자 슬개골 대퇴부 형태와 해부학적 위험 요인을 정량적으로 평가하기 위한 재현 가능한 방법을 자기공명영상(MRI)과 인공지능분석을 사용해 개발했다.

논문에 따르면 슬개골 탈구를 평가하기 위해 16개 인자를 평가한 결과, 슬개골 탈구 예측값은 0.903이었지만 인공지능 기법을 이용하면 7변수만을 이용해 예측값을 0.934로 향상시킬 수 있었다. 이를 통해 실제 임상에서 슬개골 탈구 예측을 더욱 손쉽게 빠르게 환자에게 적용시킬 수 있을 것이라는 게 연구팀 설명이다.

슬개골 탈구는 무릎 관절 운동에 관여해 관절 연골, 근육, 십자인대 등의 손상과 관절염을 유발시킬 위험성도 있기 때문에 이번 연구를 활용하면 초기 진단으로 적극적인 치료가 가능할 것으로 연구팀은 기대했다.

고용곤 병원장은 "이번 연구는 연세사랑병원과 스카이브의 공동 연구진이 의학 및 공학 분야에서 이룬 중요한 성과를 입증할 뿐 아니라 무릎환자를 넘어서 정형외과 환자의 진단과 예측, 치료기술 개발에 큰 기여를 할 것으로 기대된다"며 "환자 중심의 의료 혁신과 신의료를 지속적으로 연구 개발해 미래 의료 기술 발전을 선도하고 글로벌 헬스케어 시장에서의 경쟁력을 더욱 강화해 나갈 것"이라고 말했다.