인공지능 모델 이용한 골절 진단 선보여

건국대병원 정형외과 정석원 교수팀이 개발한 딥러닝 기반의 인공지능 모델이 근위 상완골(팔 위쪽 어깨뼈) 골절의 감별능력 평가에서 높은 정확도를 나타냈다.
정석원 교수팀은 1891명 환자의 근위상완골 X-레이 필름을 기반으로 인공지능 모델을 사용해 골절진단을 한 결과, 정확도가 96%, 민감도(sensitivity) 0.99, 특이도(specificity) 0.97에 달했다. 또 골절 타입을 분류하는 데 있어서는 일반 정형외과 의사보다 뛰어난 정확도를 보여줬다.
정석원 교수팀은 골절타입을 상완골두의 대결절(greater tuberosity), 외과적 경부(surgical neck), 삼분골절(3-part fracture), 사분골절(4-part fractures) 등 4가지로 분류해 정확도를 측정한 결과, 정형외과 전문의와 비슷하거나 그 보다 높은 정확도를 나타냈다.
정석원 교수는 "골절 타입 분류에서는 어깨 관절 전문의와 비슷하거나 약간이지만 오히려 더 뛰어난 능력을 보였다"며 "특히 골절형태가 복잡한 경우, 더 뛰어난 능력을 보여줬다"고 말했다.
정형외과 외상 분야에서 딥 러닝 알고리즘을 이용한 진단 능력에 대한 연구는 지난 2017년 12월 스웨덴 연구팀에서 처음 보고한 후 세계에서 2번째다.
정석원 교수는 "정형외과 분야에서 질환 특이적으로 인공지능이 높은 정확도의 진단 능력을 입증한 것은 세계 최초"라고 연구 의의를 밝혔다.
이번 연구는 정석원 교수와 KIST 바이오닉스 연구단 김영준 박사, 경북대병원, 명지병원, 강원대병원, 경찰병원, 서울성모병원, 동아대병원이 함께 참여했으며, 특히 인공지능 모델 개발에는 아이피부과 한승석 원장이 참여했다.
정석원 교수는 "환자 진단에 있어 X-레이 필름이 진단의 기본이 되는 정형외과 외상 영역에서 인공지능 모델의 사용 가능성을 확인한 매우 의미있는 연구"라며 "외상 환자에서 신속하고 정확한 진단을 가능하게 할 수 있을 것으로 기대된다"고 말했다.
이번 연구결과는 국제학술지 'Acta Orthopaedica' 최근호에 게재됐다.
[이병문 의료전문 기자]