인공지능으로 회전근 개 재파열 예측 가능
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인공지능으로 회전근 개 재파열 예측 가능

  • 최수연 기자
  • 승인 2023.12.19 10:29
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서울성모병원 김양수 교수팀, 정확도 91%, 특이도 93%의 높은 수술결과 예측 딥러닝 개발

우리나라 회전근 개 환자 수술 중 사진을 활용하여, 수술 후 재파열을 예측하는 인공지능 기술이 개발됐다.

회전근 개는 어깨를 감싸고 있는 4개의 힘줄을 말한다. 이 힘줄이 다양한 원인에 의해 약해지거나 찢어지면서 발생하는 것이 회전근 개 파열이다. 심한 어깨 통증으로 자연 치유가 어렵고 수술이 필요한데, 문제는 수술이 잘 되어도 환자의 근육 상태에 따라 재파열이 되는 것이다. 그동안 어떤 경우 재파열이 되는지 알기 위한 다양한 연구가 시도되었으나, 우리나라 환자의 수술 사진을 활용한 딥러닝 예측 기술은 처음이다.

가톨릭대학교 서울성모병원 정형외과 김양수 교수(교신저자)·조성현 임상강사(제1저자) 연구팀은 858명의 회전근 개 수술 환자를 조사하고, 1394장의 관절경 수술 중 이미지를 추출했다. 수술 후 2년 이내 회전근 개가 파열되지 않은 환자와 재파열된 환자로 구분하여 분석한 후, 세 가지의 확립된 딥러닝 구조를 전이학습 이용으로 예측모델을 만들었다.

가톨릭대학교 서울성모병원 정형외과 김양수 교수팀은 858명의 회전근 개 수술 환자를 조사하고, 1,394장의 관절경 수술 중 이미지를 추출하였다. 수술 후 2년 이내 회전근 개가 파열되지 않은 환자(A)와 재파열된 환자(B)로 구분하여 분석하였다.
가톨릭대학교 서울성모병원 정형외과 김양수 교수팀은 858명의 회전근 개 수술 환자를 조사하고, 1,394장의 관절경 수술 중 이미지를 추출하였다. 수술 후 2년 이내 회전근 개가 파열되지 않은 환자(A)와 재파열된 환자(B)로 구분하여 분석하였다.

결과 값이 1에 가까울수록 우수한 평가모델을 의미하는 지표인 AUC(곡선하면적)는 0.92, 정확도 91%, 특이도 93%로, 결론적으로 관절경 수술 중의 이미지는 다른 추가적인 정보 없이 재파열을 예측할 수 있었다.

김양수 교수는 “높은 예측 정확도는 수술 중 관절경 사진이 힘줄의 건강상태(tendon quality)를 반영하기 때문으로 보이고, 그동안 영상 평가에 포함되지 않았던 수술 중 사진으로 수술 치료 효과와 회전근 개의 상태를 처음 객관적으로 평가할 수 있게 되었다”고 연구의 의미를 설명했다.

그는 또 “회전근 개 파열의 통증이 어깨 손상 정도와 반드시 비례하지는 않아, 상당수 환자가 조기 발견과 초기 치료를 놓쳐 수술을 받게 되는데, 평소 높은 곳에 있는 물건을 집거나 어깨관절을 과도하게 사용하는 운동은 피하고, 어깨근육 강화에 도움이 되는 스트레칭을 꾸준히 하는 생활습관이 회전근 개 파열 예방에 큰 도움이 된다”고 조언했다.


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