세계 최초로 회전근개 파열 위치 3차원으로 가시화

진단 정확도 92.5% - 딥러닝 기반 인공지능 모델도 개발

건국대병원 정형외과 정석원 교수팀과 한국과학기술연구원(KIST) 김영준 박사팀(현 이마고웍스 대표), 심응준 연구원(현 이마고웍스 AI팀장)이 인공지능(AI)을 이용해 회전근개 파열을 진단하고 분류하는 프로그램을 개발, 다양한 근골격계 질환 진단의 정확도를 크게 향상시켰다.

50대 이상 중장년층, 노년층에서 주로 어깨 통증을 호소하는 대표적인 질환이 동결견(오십견)과 회전근개 파열이다. 이 두 질환은 증상이 유사하지만원인과 치료법이 달라 정확한 진단이 중요하다.

정석원 교수 연구팀은 Vox�ception-ResNet 기반의 3차원 콘볼루션 신경망(CNN) 알고리즘 응용 기술을 개발했다. 연구팀은 이 신경망 알고리즘에 회전근개가 파열된 환자와 대조군 환자 총 2124명의 MRI 데이터를 입력해 진단과 분류의 정확도를 확인한 결과, 진단에 있어서는 92.5%, 분류에서는 87%에 이르는 정확도를 보였다.

연구팀은 인공지능의 수행능력을 평가하기 위해 정형외과 의사와 견주관절 전문의에게 동일한 MRI 자료로 진단과 분류를 하게 했다. 그 결과 인공지능이 유의미하게 뛰어난 정확도를 보였다. 또 세계 최초로 3D class activation map을 이용해 회전근개 파열 위치를 3차원으로 가시화하는 데도 성공했다.

정석원 교수는“이번 연구는 대규모 MRI 데이터를 이용해 근육과 힘줄 위치, 파열 부위를 AI 기반해 자동 분석한 최초의 연구”라며, “또 이를 3차원적인 영상으로 재구성하고 위치를 자동으로 구현해 낸 또 하나의 최초의 연구”라고 의의를 밝혔다.

이어 정 교수는“이번 성과를 통해 회전근개 파열, 더 나아가 다양한 근골격계 질환을 진단하는데 정확도를 높일 수 있고, 기타 MRI, CT 기반의 이미지 분석에서 3차원 재구성 분석방법을 제시해 보다 정확하고 직관적인 평가를 가능하게 했다”고전했다.

한편 정석원 교수팀이 개발한 딥러닝 기반의 인공지능 모델이 근위 상완골(팔 위쪽 어깨뼈) 골절의 감별 능력 평가에서 높은 정확도를 나타냈다.

1891명의 환자의 근위상완골 X-ray 필름을 기반으로 인공지능 모델을 사용해 골절 진단을 한 결과, 정확도가 96%(민감도(sensitivity) 0.99, 특이도(specificity)0.97)에 달했다. 또 골절 타입을 분류하는 데 있어서는 일반 정형외과 의사보다 뛰어난 정확도를 보였다.

정형외과 외상 분야에서 딥러닝 알고리즘을 이용한 진단 능력에 대한 연구는 지난 2017년 12월 스웨덴 연구팀에서 처음 보고한 후 세계에서 2번째다.

정석원 교수는“환자 진단에 있어 X-ray 필름이 진단의 기본이 되는 정형외과 외상 영역에서 인공지능 모델의 사용 가능성을 확인한 매우 의미 있는 연구”라며, “외상 환자에서 신속하고 정확한 진단을 가능하게 할 수 있을 것으로 기대된다”고 말했다. 이번 연구결과는 국제학술지 ‘Acta Orthopaedica에 게재됐다.

이번 연구는 정석원 교수와 KIST 바이오닉스 연구단의 김영준 박사, 경북대병원, 명지병원, 강원대병원, 경찰병원, 서울성모병원, 동아대병원이 함께 참여했으며, 특히 인공지능 모델 개발에는 아이피부과 한승석 원장이 참여했다.