[메디칼업저버 박선혜 기자] 국내 연구팀이 인공지능 딥러닝 기술로 요추 모서리 등급을 자동 계산해 강직척추염을 조기 진단하는 모델을 개발했다. 

한양대병원 영상의학과 이승훈 교수팀(1저자 서울백병원 구본산 교수, 공동저자 한양대류마티스병원 김태환 교수, 고대안암병원 강창호 교수)이 개발한 인공지능 딥러닝 모델은 국내 강직척추염 환자의 실제 경추와 요추 측면 방사선 사진 총 11만 9414개 모서리 수와 비교해 91% 이상의 평균 정확도와 94% 이상의 높은 민감도 및 특이성을 보였다.

연구팀은 인공지능연구 전문회사 크레스콤과 공동 연구를 진행, 초기 강직척추염을 신속하고 정확하게 진단하고자 경추와 요추 모서리 등급을 자동 계산하는 인공지능 딥러닝 모델을 개발했다. 

대부분 강직척추염 환자는 엉덩이뼈 뒤쪽 가운데 부위 중 천골과 장골 사이에 위치하는 천장관절에 염증이 생기면서 병이 시작된다. 병이 어느 정도 진행됐고 장애가 발생했는지를 판단하기 어렵다. 

주로 숙련된 류마티스를 연구하는 소수의 영상의학과 전문의가 방사선학적 척추변형 지표(mSASSS) 진단 방식으로 평가하고 있으나 진단에 시간이 많이 소요된다.

이승훈 교수는 "강직척추염을 진단하는 방사선학적 척추변형 지표(mSASSS) 진단은 목과 허리에서 병이 얼마나 진행됐는지 숫자로 표시한다"며 "하지만 이를 판독하는데 전문의가 많은 시간과 노력을 들여야 하고 숙련되지 않은 전문의에 의해 일치도가 낮은 결과가 나올 수도 있다"고 설명했다.

그는 이어 "이번 연구에서는 딥러닝 알고리즘 모델 개발로 강직척추염 환자의 척추 변형 상태를 자동으로 계산해 90% 이상의 높은 정확도를 보였다"면서 "환자들에게 척추 손상 정도를 정확하게 전달할 수 있는 모델이 될 것"이라고 덧붙였다. 

한편 이번 연구 결과는 국제 학술지 Therapeutic Advances in Musculoskeletal Disease 7월 온라인판에 실렸다.