무릎 수술 예후에 중요한 지표를 기존 수기 측정보다 10배 이상 빠르게 계산하는 인공지능 모델이 국내 연구진에 의해 개발됐다.
노두현·김성은 서울대학교병원 정형외과 교수 연구팀은 미국 미네소타대, 노르웨이 베르겐대와 공동으로 2009~2019년 촬영된 1만여 건의 무릎 관절 측면 엑스레이 영상을 분석해 ‘경골 후방 경사각’을 신속하고 신뢰성 있게 측정할 수 있는 딥러닝 모델을 개발했다고 26일 밝혔다.
‘경골 후방 경사각’은 경골을 옆에서 봤을 때 관절면이 뒤로 얼마나 기울어져 있는지를 나타내는 각도로, 무릎 관절의 안정성과 인공관절 수명에 직접적인 영향을 준다. 각도가 클수록 십자인대 손상 위험이 높고, 인공관절 수술 예후도 나빠질 수 있다.
연구팀이 개발한 모델은 무릎뼈의 6개 해부학적 기준점(랜드마크)을 자동 인식한 뒤 이를 바탕으로 경골 관절선과 중심축을 결정하고 기울기를 산출한다. 전문의 수기 측정과 비교한 결과, 딥러닝 모델은 속도가 10배 이상 빨랐다.
김성은 교수는 “국내에서 개발된 의료 AI 기술이 다양한 인종 데이터를 통해 성능을 검증한 사례”라며 “향후 후속 연구를 통해 범용성을 확대하고 경골 후방 경사각 측정의 표준으로 자리 잡을 수 있도록 하겠다”고 말했다.
