무릎 인공관절 치환술 전 시행하는 검사인 하지 엑스레이와 피검사만으로 환자의 ‘근감소증’을 예측할 수 있는 인공지능 모델이 개발됐다.

서울대병원 정형외과 노두현 교수팀(황두현 수련의, 안성호 학생)은 인공지능인 합성곱 신경망과 기계학습의 분류 모델을 복합적으로 이용해 근감소증을 예측할 수 있는 알고리즘 모델을 개발했다고 5일 밝혔다.

연구팀은 수술 이력이 없는 건강한 지원자 227명의 하지 엑스레이 사진을 사용해 자동 근육 분할 역할을 수행하는 딥 러닝 예측 모델을 개발했다.

해당 예측 모델은 하지 엑스레이 사진으로부터 근육을 분할해 환자의 전신 근육량을 추산하고 이를 포함한 총 7개의 변수(예측 전신 근육량, 체질량지수, 빌리루빈, 헤모글로빈, 알부민, 단백질, 나이)를 활용해 근감소증을 예측한다.

연구팀은 해당 모델을 활용해 퇴행성 무릎 관절염 치료를 위해 슬관절 전치환술을 앞두고 있는 환자 403명을 테스트해 본 결과 하지 엑스레이 사진의 자동 근육 분할 측면에서 전문의가 표시한 것과 다름없는 높은 성능을 나타냈으며, 또 근감소증 예측 모델의 검증 단계에서 해당 모델의 예측 능력의 수치는 0.98로 우수한 성능을 보였다.

아울러 근감소증을 예측하는 7개의 변수 중 PMV(예측 전신 근육량) 값은 근감소증을 판별하는 기능에서 가장 중요한 변수로 확인됐다.

연구팀은 "CT, MRI 영상 촬영이나 체성분 분석, 골다공증 검사와 같은 별도의 진단을 통해 확인하던 근감소증을 수술 전 간단한 엑스레이와 피검사로 확인할 수 있다는 점에서 의의가 크다"고 설명했다.

노두현 교수는 “본 기술을 활용해 무릎 인공관절 치환술뿐만 아니라 다양한 정형외과 수술을 받는 환자의 근감소증을 정확히 예측할 수 있을 것”이라며 “그 결과에 따라 적절한 치료를 제공할 수 있기를 기대한다”고 말했다.

황두현 수련의는 “이번 연구는 최근에 각광받는 딥러닝과 머신러닝을 복합적으로 활용해 실제 임상에서 필요한 기술을 직접 개발한 좋은 예시”라며 “근감소증 환자들에게 수술 전후의 근육량 보강 및 합병증에 대한 사전 교육을 실시해 수술 후 위험인자에 순발력 있게 대응할 수 있을 것”이라고 강조했다.

이번 연구결과는 국제 SCI 학술지 ‘Journal of Clinical Medicine’에 게재됐다.