팔꿈치 X선 사진 판독으로 사춘기 조기 성장 측정 정확도 높여

고대안암병원 연구팀과 인공지능(AI) 기반 의료기기 개발 전문 기업인 뷰노가 손잡고 기존 골연령 측정 솔루션의 한계점을 극복한 새로운 진단법을 개발했다.

고대안암병원은 23일 본원의 정형외과 장우영 교수팀(정형외과 장우영 교수, 영상의학과 안경식 교수)이 뷰노와 함께 사춘기의 골연령을 확인하기 위한 새로운 AI 기반의 골연령 진단법을 개발했다고 밝혔다.

성장기의 성장속도를 확인하고 성인기의 최종키를 예측하는 방법으로 골연령(뼈나이)을 활용한다. 일반적으로 잘 알려진 골연령을 확인법은 소아를 대상으로 한 손과 손목의 방사선 검사다.

하지만 빠른 성장속도를 보이는 사춘기에는 손과 손목뼈에 큰 변화가 없기 때문에 사춘기 청소년의 골연령을 정확히 확인하기 위해서는 팔꿈치 방사선 사진을 활용해왔다.

현재도 인공지능을 이용한 골연령 진단 솔루션은 이미 개발돼 있지만, 기존 솔루션은 손과 손목의 방사선사진을 통해 골연령을 확인하며 사춘기 연령에서의 활용은 제한적이었다.

장우영 교수팀은 인공지능 기법 중 하나인 심층 신경망(deep neural network) 모델을 이용해 사춘기 청소년의 팔꿈치 방사선 사진 4,437장을 학습시켰다.

그림. 다양한 뼈 연령대의 팔꿈치 방사선 사진의 히트 맵
그림. 다양한 뼈 연령대의 팔꿈치 방사선 사진의 히트 맵

연구 결과, 인공지능을 활용해 전문가 판독과 비슷한 수준의 정확도로 사춘기 골연령을 빠르게 판별할 수 있었다. 세밀하게 분류된 골연령은 그에 맞는 정교한 치료가 가능해지기 때문에 치료 방향 확립에 있어서 중요한 지표가 된다.

장우영 교수는 "도감과 일일이 대조하는 기존 방식으로는 사춘기 청소년에서의 골연령을 정확하게 확인하는 것이 쉬운 일은 아니었다"라며며 "인공지능을 활용한 측정법을 통해 더욱 빠르고 정확한 진단과 그에 따른 맞춤 치료를 진행할 수 있을 것으로 기대한다"고 말했다.

한편, 해당 연구 결과는 '심층 신경망 모델을 활용해 팔꿈치 방사선 사진에서 사춘기 동안 빠르게 발전하는 골연령 평가(Assessment of rapidly advancing bone age during puberty on elbow radiographs using a deep neural network model)'란 제목으로 유럽영상의학회 공식 학술지(European Radiology) 최근호에 게재돼 학계의 더욱 주목 받고 있다.

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