"어깨 통증 다시 도질 것"...AI 정확도 91%로 잡아내

서울성모병원 연구진, 회전근개 수술 사진 활용해 딥러닝 학습

극심한 어깨 통증을 불러오는 회전근개 파열의 수술 후 재발 가능성을 예측하는 인공지능(AI) 기술을 최근 국내 연구진이 개발했다. [사진=게티이미지뱅크]

극심한 어깨 통증을 불러오는 회전근개 파열의 수술 후 재발 가능성을 예측하는 인공지능(AI) 기술을 최근 국내 연구진이 개발했다. 회전근개란 어깨 관절을 잡아주는 4개의 힘줄(극상근, 견갑하근, 소원근, 극하근)이다. 노화에 따라 근육과 힘줄이 약해지면서 작은 충격에도 쉽게 파열한다. 최근에는 스포츠 활동을 즐기는 인구가 늘어나면서 자주 부상을 입는 부위기도 하다.

어깨 힘줄이 손상한 경우 통증은 극심한 반면, 자연 치유는 쉽지 않다. 특히, 조기 치료 시기를 놓치거나 힘줄 두께의 파열 정도가 50% 이상이라면 회전근개를 봉합하는 수술인 '회전근봉합술'이 필요하다. 문제는 수술 후에도 환자의 어깨 관절과 근육 사용량에 따라 힘줄이 다시 다칠 수도 있다는 점이다.

이와 관련해 가톨릭대 서울성모병원 정형외과 김양수 교수, 조성현 임상강사 연구팀이 회전근개 재파열을 예측하는 AI(인공지능) 딥러닝 모델을 개발했다.

연구팀은 858명의 회전근개 수술 환자를 조사하고 관절경(관절 내시경) 수술 중 이미지 1394장을 활용했다. 이를 통해 수술 후 2년 이내 회전근개 재파열 사례를 구분하고, 이를 분석해 3가지 딥러닝 구조로 확립했다. 이를 통해 학습한 AI 예측 모델은 수술 후 재파열 가능성을 정확도 91%, 특이도 93%의 수준으로 예측했다.

우리나라 환자의 수술 사진을 활용한 딥러닝 예측 기술은 처음인 데다, 해당 모델을 이용하면 관절경 수술 중 이미지 외의 다른 추가 정보 없이도 재파열 가능성을 예측할 수 있게 됐다.

김양수 교수는 "높은 예측 정확도는 수술 중 관절경 사진이 힘줄의 건강상태(tendon quality)를 반영하기 때문"이라면서 "수술 중 사진으로 수술의 치료 효과와 회전근개의 상태를 객관적으로 평가할 수 있게 됐다"고 말했다.

한편, 김 교수는 회전근개 파열을 예방하기 위한 방법으로 "평소 높은 곳에 있는 물건을 집거나 어깨관절을 과도하게 사용하는 운동은 피하고, 어깨근육 강화에 도움이 되는 스트레칭을 꾸준히 하는 생활습관이 도움이 된다"고 조언했다.

이번 연구는 «미국스포츠의학회지(AJSM)» 최근호에 게재되었다. AJSM은 정형외과와 스포츠의학 관련 과학기술논문(SCI)급 최고 권위를 자랑한다. 국내에서도 지난 10월 제43차 대한관절경학회 추계국제학술대회 최우수구연상을 수상했다.

서울성모병원 연구진은 AI 예측 모델을 개발하기 위해 수술 후 2년 이내 회전근개가 파열되지 않은 환자(A)와 재파열된 환자(B)로 구분하여 분석했다. [사진=서울성모병원]

최지현 기자 (jh@kormedi.com)