서울대병원, MRI 없이 X-ray로 요추협착증 진단하는 AI 개발

MRI 부담 줄여 의료 접근성 향상…X선 기반 진단 정확도 AUROC 91.4% 달성

• 서울대병원 연구팀이 고비용·저접근성이라는 한계를 가진 MRI 대신 X-ray(엑스레이)만으로 요추협착증을 진단할 수 있는 인공지능(AI) 기술을 개발했다고 2일 밝혔다.

  해당 기술은 특히 기존 단일 자세(X-ray) 진단보다 정확도를 크게 높인 다중 자세 기반 모델을 통해, 진단 성능은 AUROC 기준 91.4%에 달한 것으로 나타났다.

  
  

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  ▲ 다중 자세 X선 사진을 기반으로 AI 모델이 요추협착증(LSS)을 분류하는 작업 흐름: 세 가지 자세에서 추출된 특징을 결합해 요추협착증을 진단한다. /이미지 제공=서울대병원

  
  

  요추협착증은 노년층에서 흔히 발생하는 질환으로, 척추관이 좁아져 신경을 압박하면서 다리 통증이나 저림, 보행 장애 등을 유발한다. 진단에는 MRI가 가장 정확한 방법으로 알려졌지만, 검사 비용이 많이 들고, 검사 시간이 길며, 중대형 병원에서만 촬영이 가능하다는 제약이 있다.

  이에 서울대병원 신경외과 이창현 교수 연구팀은 X-ray 촬영의 저비용·고접근성이라는 장점에 AI 기술을 접목, MRI 없이도 정밀한 진단이 가능한 방법을 개발했다. 연구팀은 중립, 굴곡, 신전 등 세 가지 자세에서 촬영한 X-ray 영상을 AI 모델에 입력해 요추협착증을 진단하는 방식을 도입했으며, 2005년부터 2017년까지 축적된 환자 및 대조군 데이터 5,000여 명분을 학습시켰다.

  연구 결과, ResNet50 기반 AI 모델은 AUROC 91.4%의 진단 성능을 보였으며, 기존 단일 자세 모델보다 정확도가 크게 향상됐다. 외부 병원 데이터를 활용한 테스트에서도 79.5%의 AUROC를 보여, 현실 임상 환경에서도 적용 가능성이 입증됐다.

  
  

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  ▲ 개발한 인공지능 모델을 활용한 요추협착증 진단 예시: 중립, 굴곡, 신전 자세에서 촬영된 X선 사진을 바탕으로 인공지능 모델이 요추협착증을 예측하고, 히트맵으로 예측 근거를 시각적으로 제공한다.(병변 부위 붉게 표시) /이미지 제공=서울대병원

  
  

  연구팀은 특히 AI가 분석한 협착 의심 부위를 히트맵(heatmap)으로 시각화해 의사에게 예측 근거를 제공함으로써, 더욱 정확하고 신뢰할 수 있는 진단 및 치료 결정이 가능하도록 설계했다고 설명했다. 히트맵은 이미지 위에 색을 입혀 AI 모델이 어느 부위를 중점적으로 분석했는지를 보여주는 방식으로, 의료진이 AI의 판단 근거를 눈으로 직접 확인할 수 있게 한다.

  이창현 교수는 “이번 연구는 X-ray 사진 기반 요추협착증 진단의 가능성을 크게 확장한 것”이라며, “MRI 없이 X-ray 촬영만으로 요추협착증을 진단할 수 있어 지속적인 요통을 겪는 환자에게 선별검사로 활용하면 의료비 부담을 줄일 수 있을 것으로 기대된다”고 말했다.

  이번 연구는 국제 학술지 ‘사이언티픽 리포트(Scientific Reports)’에 게재됐으며, 연구팀은 해당 기술을 바탕으로 애플리케이션 상용화도 추진하고 있다.

  
  

• 김정아 기자 [e-mail]

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