‘척추 엑스레이 영상’ 10초 만에 분석하는 시스템 개발돼

측면 전척추 엑스레이 영상에서 딥러닝 시스템이 찍은 기준점 모습./사진=아주대병원 제공

우리 몸을 지탱하는 척추 영상을 분석, 정확한 진단을 내릴 수 있는 딥러닝 기반 시스템이 국내에서 개발됐다.

아주대병원은 신경외과 노성현 교수가 2020~2021년 등록된 환자 1017명의 측면 전척추 엑스레이 영상을 분석, 전체 척추 영상을 정확하게 진단할 수 있는 AI 시스템을 개발했다.

이번 시스템은 연세대 세브란스병원 하윤 교수와 공동으로 2023년 3월 30일 특허 출원했으며, 의료 AI 스타트업 프로메디우스에 기술 이전됐다. 이전에 이와 비슷한 많은 연구가 있었으나, 이번처럼 실제로 상용화된 것은 처음이다.

이번 척추 자동 분석 시스템은 척추의 전체 영상을 획득하고, 영상에 지정된 랜드마크를 찾아 랜드마크 간 각도(굴곡) 관계를 확인하는 원리다. 랜드마크란, 손으로 쉽게 만져지는 튀어나온 뼈로 이를 기준점으로 굴곡, 위치 등을 파악해 허리 통증, 협착증, 측만증 등 척추 질환을 정확하게 확인할 수 있다.

분석 대상자는 여성 857명, 남성 850명이었다. 이들의 평균 연령은 42.2세였다. 노 교수는 엑스레이 영상 819개는 랜드마크 감지 모델의 딥러닝 훈련에, 198개는 성능 테스트에 이용했다. 특히 성능 검증을 위해 기존 198개 영상을 테스트한 결과, 전문의가 찍은 점과 딥러닝 시스템이 찍은 점의 위치 정확도고 90% 이상이었다. 객관적인 성능 평가를 위해 다른 의료기관 4곳의 690개 엑스레이 영상을 대상으로 외부 검증을 시행, 우수한 성능을 확인했다.

연구팀은 “평소 사람이 한 장의 척추 엑스레이 영상을 분석하는데 10분 내외가 필요했다면 해당 시스템을 이용하면 10초 이내에 분석 가능하다”며 “여러 방법을 통해 척추의 해부학적 랜드마크 위치를 정확하게 식별하고 정확한 진단에 필요한 다양한 방사선 촬영 매개변수를 생성할 수 있음을 입증했다”고 말했다.

이어 “척추질환 진단에 인공지능을 도입, 진단하는 사람에 따른 오차를 최대한 줄이고 많은 엑스레이 영상을 짧은 시간에 정확하게 진단하는 게 가능해졌다”며 “진료실에서 척추 질환의 진단 및 평가에 유용하게 사용하길 바란다”고 말했다.

이 연구는 지난 5월 국제학술지 ‘Bioengineering’에 게재됐다.