연세사랑병원 제공
연세사랑병원, 스카이브, 서울아산병원 곽윤해 교수 등 공동연구팀은 자기공명영상(MRI)과 AI를 활용해 환자의 슬개골 대퇴부 형태와 해부학적 위험 요인을 정량적으로 평가하기 위한 재현 가능한 방법을 개발했다.
해당 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 국제학술지 'Knee Surgery, Sports Traumatology, Arthroscopy(무릎 수술, 스포츠 외상, 관절경 검사)'에 실렸다.
'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.
연구팀은 '슬개골 탈구'를 평가하기 위해 총 16개의 인자를 평가해다. 16개의 변수를 전부 평가했을 때 슬개골 탈구 예측값은 0.903이었으나, AI를 사용하면 7 변수만을 이용해 예측값을 0.934로 향상시킬 수 있었다. 이를 통해 실제 임상에서 슬개골 탈구를 더 빠르게 예측, 적극적인 치료로 이어질 수 있을 것으로 연구팀은 전망하고 있다.
고용곤 병원장은 "환자 중심의 의료 혁신과 신의료를 지속적으로 연구 개발해 미래 의료 기술 발전을 선도하며 글로벌 헬스케어 시장에서의 경쟁력을 더욱 강화해 나갈 것"이라고 전했다.
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