정석원 교수.
정석원 교수.

[라포르시안] 건국대병원은 정형외과 정석원 교수팀이 개발한 딥러닝 기반의 인공지능 모델이 근위 상완골(팔 위쪽 어깨뼈) 골절의 감별 능력 평가에서 높은 정확도를 나타냈다고 17일 밝혔다.

병원에 따르면 정석원 교수팀은 환자 1,891명의 근위상완골 X-ray 필름을 기반으로 인공지능 모델을 사용해 골절 진단을 실시했다. 그 결과, 96%의 정확도를 보였다.

특히 골절 타입을 분류하는 데 있어서는 일반 정형외과 의사보다 뛰어난 정확도를 보여줬다.

연구팀이 골절타입을 상완골두의 대결절(greater tuberosity), 외과적 경부(surgical neck), 삼분골절(3-part fracture), 사분골절(4-part fractures) 등 4가지로 분류해 정확도를 측정한 결과에 따르면 정형외과 전문의와 비슷하거나 그 보다 높은 정확도를 나타냈다.

정석원 교수는 “골절 타입 분류에서는 어깨 관절 전문의와 비슷하거나 약간이지만 오히려 더 뛰어난 능력을 보였다”며 “특히 골절형태가 복잡한 경우, 더 뛰어난 능력을 보여줬다”고 말했다.

이번 연구에는 건국대병원 정석원 교수와 KIST 바이오닉스 연구단의 김영준 박사, 경북대병원, 명지병원, 강원대병원, 경찰병원, 서울성모병원, 동아대병원이 함께 참여했다.

정 교수는 “환자 진단에 있어 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.

연구 결과는 국제학술지인 'Acta Orthopaedica'에 지난 3월 게재됐다.

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