연세사랑병원, 스카이브, 서울아산병원 곽윤해 교수 등 공동연구팀은 자기공명영상(MRI)과 AI를 활용해 환자의 슬개골 대퇴부 형태와 해부학적 위험 요인을 정량적으로 평가하기 위한 재현 가능한 방법을 개발했다.
해당 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)'이라는 제목으로 정형외과 분야의 국제학술지 'Knee Surgery, Sports Traumatology, Arthroscopy(무릎 수술, 스포츠 외상, 관절경 검사)'에 실렸다.
'슬개골 탈구'는 무릎 앞 한가운데에 있는 종지 모양의 뼈인 슬개골의 뼈마디가 어긋나거나 정상적인 위치에서 벗어나는 현상을 말한다. 심한 질환이지만 환자가 자각을 늦게 해서 적절한 치료 시기를 놓치는 경우가 많다.
연구팀은 '슬개골 탈구'를 평가하기 위해 총 16개의 인자를 평가해다. 16개의 변수를 전부 평가했을 때 슬개골 탈구 예측값은 0.903이었으나, AI를 사용하면 7 변수만을 이용해 예측값을 0.934로 향상시킬 수 있었다. 이를 통해 실제 임상에서 슬개골 탈구를 더 빠르게 예측, 적극적인 치료로 이어질 수 있을 것으로 연구팀은 전망하고 있다.
고용곤 병원장은 "환자 중심의 의료 혁신과 신의료를 지속적으로 연구 개발해 미래 의료 기술 발전을 선도하며 글로벌 헬스케어 시장에서의 경쟁력을 더욱 강화해 나갈 것"이라고 전했다.
뉴스웨이 유수인 기자
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