국내 연구진이 92%의 높은 정확도를 보이는 회전근개 파열 진단 인공지능(AI) 프로그램을 개발했다.

건국대병원 정형외과 정석원 교수팀과 한국과학기술연구원(KIST) 김영준 박사, 심응준 연구원은 13일 AI를 이용해 회전근개 파열을 진단하고 분류하는 프로그램을 개발했다고 밝혔다. 김 박사는 이마고웍스 대표이며 심 연구원은 이마고웍스 AI팀장이기도 하다.

이들은 Voxception-ResNet 기반 3차원 콘볼루션 신경망(CNN) 알고리즘 응용 기술을 개발해 회전근개가 파열된 환자와 대조군 등 총 2,124명의 MRI 데이터를 입력해 진단과 분류 정확도를 확인했다.

그 결과, 진단 정확도는 92.5%였으며 분류 정확도는 87.0%였다.

연구진은 정형외과 전문의, 견주관절 전문의를 대상으로 동일한 MRI 자료로 회전근개 파열을 진단하고 분류하도록 한 결과, AI가 유의미하게 더 높은 정확도를 보였다고 강조했다.

연구진은 또 세계 최초로 3D class activation map을 이용해 회전근개 파열 위치를 3차원으로 가시화하는 데 성공했다.

이번 연구 결과는 저명한 과학학술지인 네이처(Nature)의 자매지인 사이언티픽 리포트(Scientific Reports)에 지난 9월 논문(Automated rotator cuff tear classification using 3D convolutional neural network)으로 발표됐다.

정 교수는 “이번 연구는 대규모 MRI 데이터를 이용해 근육과 힘줄 위치, 파열 부위를 AI 기반해 자동 분석한 최초 연구”라며 “이를 3차원적인 영상으로 재구성하고 위치를 자동으로 구현해 낸 또 하나의 최초 연구”라고 강조했다.

그는 이어 “이번 성과를 통해 회전근개 파열, 더 나아가 다양한 근골격계 질환을 더 정확하게 진단할 수 있고 MRI, CT 기반의 이미지 분석에서 3차원 재구성 분석 방법을 제시해 보다 정확하고 직관적인 평가를 가능하게 했다”고 했다.