연세사랑병원, ‘슬개골(무릎뼈) 탈구’AI 예측 진단법 공개
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연세사랑병원은 인공지능(AI)을 활용해 '슬개골(무릎뼈) 탈구'를 미리 알고 예측하고 진단하는 연구 결과를 처음으로 발표했다.
'슬개골 탈구'는 무릎 앞 한가운데에 있는 종지 모양의 뼈인 슬개골의 뼈마디가 어긋나거나 정상적인 위치에서 벗어나는 현상을 말한다.
16개의 변수를 전부 평가하였을 때 슬개골 탈구 예측값은 0.903 이였으나, 인공지능 기법을 이용하면 7 변수만을 이용하여 예측값을 0.934로 향상시킬 수 있었다.
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연세사랑병원은 인공지능(AI)을 활용해 '슬개골(무릎뼈) 탈구'를 미리 알고 예측하고 진단하는 연구 결과를 처음으로 발표했다.
'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.
이 가운데 관절 전문 연세사랑병원이 인공관절 PNK 개발에 성공한 ㈜스카이브 연구진 및 서울아산병원 곽윤해 교수 연구팀과 함께 발간한 AI 논문이 의학 및 공학 분야에서 주목을 받고 있다.
공동 연구팀은 환자의 슬개골 대퇴부 형태와 해부학적 위험 요인을 정량적으로 평가하기 위한 재현 가능한 방법을 자기공명영상(MRI)과 인공지능분석을 사용하여 개발했다.
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 세계적인 학술지'Knee Surgery, Sports Traumatology, Arthroscopy(무릎 수술, 스포츠 외상, 관절경 검사)'에 실렸다.
논문에 따르면 '슬개골 탈구'를 평가하기 위하여 총 16개의 인자를 평가했다. 16개의 변수를 전부 평가하였을 때 슬개골 탈구 예측값은 0.903 이였으나, 인공지능 기법을 이용하면 7 변수만을 이용하여 예측값을 0.934로 향상시킬 수 있었다. 이를 통해 실제 임상에서 슬개골 탈구 예측을 더욱 손쉽게 빠르게 환자에게 적용시킬 수 있다.
'슬개골 탈구'는 무릎 관절 운동에 관하여 관절 연골, 근육, 십자인대 등의 손상과 관절염을 유발시킬 위험성도 가지고 있다. 따라서 본 연구를 활용하면 초기에 쉽게 진단하여 적극적인 치료로 이루어질 수 있을 것으로 전망된다.
이번 연구는 연세사랑병원과 ㈜스카이브의 공동 연구진이 의학 및 공학 분야에서 이룬 중요한 성과를 입증하며 무릎환자를 넘어서 정형외과 환자의 진단 및 예측, 치료기술 개발에 큰 기여를 할 것으로 기대를 모은다.
고용곤 병원장은 "환자 중심의 의료 혁신과 신의료를 지속적으로 연구 개발하여, 미래 의료 기술 발전을 선도하며, 글로벌 헬스케어 시장에서의 경쟁력을 더욱 강화해 나갈 것"이라고 밝혔다.
정래연기자 fodus0202@dt.co.kr
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