서울대병원, 관절염환자 근감소증 예측 인공지능 모델 개발
무릎 인공관절치환술 합병증 위험인자 선별 적절치료에 활용

연구팀의 인공지능 모델 개발 및 시험 과정. 출처: Journal of Clinical Medicine
연구팀의 인공지능 모델 개발 및 시험 과정. 출처: Journal of Clinical Medicine

서울대 노두현 교수(정형외과)팀은 하지 X-ray와 피검사로 근감소증을 예측할 수 있는 인공지능 모델을 개발했다.

이 모델은 인공지능인 합성곱 신경망과 기계학습의 분류 모델을 복합적으로 이용해 만들었다.

또 수술 이력이 없는 건강한 지원자 227명의 하지 X-ray 사진을 사용해 자동 근육 분할 역할을 수행하는 딥 러닝 예측 모델을 개발됐다.

이 모델은 하지 X-ray 사진으로부터 근육을 분할해 환자의 전신 근육량을 추산한다. 그리고 이를 포함한 총 7개의 변수(예측 전신 근육량, 체질량지수, 빌리루빈, 헤모글로빈, 알부민, 단백질, 나이)를 활용해 근감소증을 예측한다.

연구팀은 퇴행성 무릎 관절염 치료를 위해 슬관절전치환술을 앞두는 환자 403명을 대상으로 이 모델을 시험했다. 

그 결과 개발된 검증 단계에서 딥 러닝 모델의 예측 능력(Area Under Curve) 수치는 0.98을 기록했다.

특히 근감소증을 예측하는 7개의 변수 중 예측 전신 근육량(PMV) 값은 근감소증을 판별하는 기능 중 가장 중요한 변수로 확인됐다.

연구팀은 "본 기술을 활용해 무릎 인공관절치환술뿐만 아니라 다양한 정형외과 수술을 받는 환자의 근감소증을 정확히 예측하고, 그 결과에 따라 적절한 치료를 제공할 수 있을 것"이라고 말했다.

해당 연구 결과는 Journal of Clinical Medicine에 게재됐다.

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