저명 국제학술지 ‘Knee Surgery, Sports Traumatology, Arthroscopy’에 게재
인공지능(AI)을 활용하여 ‘슬개골(무릎뼈) 탈구’를 미리 알고 예측, 진단하는 의료기술이 첫선을 보인다. ‘슬개골 탈구’는 무릎 앞 한가운데에 있는 종지 모양의 뼈인 슬개골의 뼈마디가 어긋나거나 정상적인 위치에서 벗어나는 현상을 말한다. 심한 질환이지만 환자의 늦은 자각으로 적절한 치료 시기를 놓치는 경우가 많다.
관절 전문 연세사랑병원은 환자의 슬개골 대퇴부 형태와 해부학적 위험 요인을 정량적으로 평가하기 위한 재현 가능한 방법을 자기공명영상(MRI)과 인공지능분석을 사용, 개발했다. 인공관절 PNK 공동 개발 ㈜스카이브 연구진 및 서울아산병원 곽윤해 교수 연구팀과 함께 발간한 AI 연구 논문은 의학 및 공학 분야에서 주목을 받고 있다.
논문은 'Application of a machine learning and optimization ethod to predict patellofemoral instability risk factors n children and adolescents(아동 및 청소년의 슬개 대퇴 불안정성 위험 요인을 예측하기 위한 기계 학습 및 최적화 방법의 적용)' 제목으로 정형외과 분야의 세계적인 학술지 ‘Knee Surgery, Sports Traumatology, Arthroscopy(무릎 수술, 스포츠 외상, 관절경 검사)’에 게재됐다.
논문에 따르면, ‘슬개골 탈구’ 평가를 위해 총 16개의 인자가 사용됐다. 16개의 변수를 전부 평가하였을 때 슬개골 탈구 예측값은 0.903이었으나, 인공지능 기법을 이용하면 7변수만을 이용하여 예측값을 0.934로 향상시킬 수 있었다. 이를 통해 실제 임상에서 슬개골 탈구 예측을 더욱 손쉽고 빠르게 환자에게 적용 가능하다는 결론이다.
‘슬개골 탈구’는 무릎 관절 운동에 관하여 관절 연골, 근육, 십자인대 등의 손상과 관절염 유발 위험도 가지고 있다. 따라서 이번 연구를 활용하면 초기에 쉽게 진단하여 적극적인 치료로 이루어질 수 있을 것이라는 분석이다.
이번 연구는 연세사랑병원과 스카이브 공동 연구진이 의학 및 공학 분야에서 이룬 중요한 성과를 입증한 것으로, 무릎환자를 넘어 정형외과 환자의 진단 및 예측, 치료기술 개발에 크게 기여할 것으로 기대된다.
고용곤 병원장은 “환자 중심의 의료 혁신과 신의료를 지속적으로 연구 개발하여, 미래 의료 기술 발전을 선도하며, 글로벌 헬스케어 시장에서의 경쟁력을 더욱 강화해 나갈 것”이라고 밝혔다.