정석원 교수팀 "AI 이용한 특정질환 진단 '정형외과'선 최초"
[보건타임즈] 건국대병원 정형외과 정석원 교수(사진)팀이 개발한 딥러닝 기반의 인공지능 모델이 근위 상완골(팔 위쪽 어깨뼈) 골절의 감별 능력 평가에서 높은 정확도를 나타냈다.
정 교수팀은 환자 1891명의 근위상완골 X-ray 필름을 기반으로 인공지능 모델을 사용해 골절 진단을 한 결과, 정확도가 96%(민감도(sensitivity) 0.99, 특이도(specificity)0.97)에 달했다고 밝혔다.
또 골절 타입 분류에선 일반 정형외과 의사보다 뛰어난 정확도를 보여줬다는 게 정 교수팀의 설명이다.
정 교수팀은 골절타입을 상완골두의 대결절(greater tuberosity), 외과적 경부(surgical neck), 삼분골절(3-part fracture), 사분골절(4-part fractures) 등 4가지로 분류해 측정한 결과, 정확도가 정형외과 전문의와 비슷하거나 더 높았다.
정 교수는 "골절 타입 분류에선 어깨 관절 전문의와 비슷하거나 약간이지만 오히려 더 뛰어난 능력을 보였다"며 "특히 복잡한 골절형태일 땐 더 우수했다"고 말했다.
정형외과 외상 분야에서 딥 러닝 알고리즘을 이용한 진단 능력에 대한 연구는 지난 2017년 12월 스웨덴 연구팀에서 처음 보고한 후 세계에서 2번째다.
정 교수는 "정형외과 분야에서 질환 특이적으로 인공지능이 높은 정확도의 진단 능력을 입증한 것은 세계 최초"라며 이 연구의 의의를 밝혔다.
이 연구엔 건국대병원 정 교수와 KIST 바이오닉스 연구단의 김영준 박사, 경북대병원, 명지병원, 강원대병원, 경찰병원, 서울성모병원, 동아대병원, 특히 인공지능 모델 개발에는 아이피부과 한승석 원장이 각각 참여했다.
정 교수는 "환자 진단에서 X-ray 필름이 진단의 기본이 되는 정형외과 외상 영역에서 인공지능 모델의 사용 가능성을 확인한 매우 의미있는 연구"라며 "외상 환자에서 신속하고 정확한 진단을 가능하게 할 수 있을 것으로 기대된다"고 말했다.
이 연구논문은 지난 3월 국제학술지 'Acta Orthopaedica'에 게재됐다.
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