서울대병원 "관절염 환자 근감소증 예측 알고리즘 개발"

(서울=연합뉴스) 김길원 기자 = 서울대병원 정형외과 노두현 교수 연구팀은 무릎 관절염 환자가 인공관절 치환술을 받기 전에 근감소증 여부를 쉽게 확인할 수 있는 인공지능(AI) 기반의 알고리즘을 개발했다고 5일 밝혔다.

근감소증은 노화로 근육량이 줄어들고 근육 기능이 떨어지는 질환이다. 근감소증이 있으면 낙상, 골절, 수술 후 합병증 등에 취약하다. 따라서 인공관절로 바꾸기 전에 근감소증을 먼저 찾아내고 치료하는 게 중요하다.

그동안에는 수술 전 환자의 종아리 둘레 수치를 직접 측정하는 전통적인 방법을 썼지만, 정확한 근육량 측정에 한계가 있었다는 게 연구팀의 설명이다.

"관절염 환자 근감소증 예측 알고리즘 개발" (A)원본 방사선 이미지 (B)전문의가 표시한 분절된 근육 (C)인공지능 모델이 예측한 분절된 근육 [서울대병원 제공]

연구팀은 이런 문제를 해결하기 위해 인공관절 수술 전에 필수적으로 시행하는 다리 X-선 검사와 혈액검사 수치만으로 근감소증을 예측할 수 있는 알고리즘 모델을 개발했다.

다리 X-선 사진에서 근육을 분할해 환자의 전신 근육량을 추산한 다음 총 7개의 변수(예측 전신 근육량, 체질량지수, 빌리루빈, 헤모글로빈, 알부민, 단백질, 나이)를 활용해 AI가 근감소증 여부를 최종 판단하는 방식이다.

연구팀은 국제학술지 '임상의학저널'(Journal of Clinical Medicine) 최신호에 발표한 논문에서 이 기술을 무릎 인공관절 치환술을 앞둔 관절염 환자 403명에게 적용한 결과, 예측 정확도가 만점(1)에 가까운 0.98점을 기록했다고 보고했다.

논문의 제1저자인 수련의 황두현 씨는 "최근에 주목받는 딥러닝과 머신러닝을 복합적으로 활용해 실제 임상에 적용한 사례"라며 "무릎 인공관절 치환술뿐만 아니라 다양한 정형외과 수술을 받는 환자의 근감소증을 정확히 예측하는 데 활용할 수 있을 것"이라고 말했다. 이번 논문에는 학생 안성호 씨도 공저자로 참여했다.

"관절염 환자 근감소증 예측 알고리즘 개발" 서울대병원 정형외과 노두현 교수, 황두현 수련의, 안성호 학생 [서울대병원 제공]

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