뷰노, 비교 연구결과 유렵 영상의학 학술지 게재
[라포르시안] 의료 인공지능(AI) 솔루션기업 뷰노(대표 김현준)는 주관절 X-ray 영상을 분석해 사춘기 골 연령을 전문의 수준으로 판독하는 딥러닝 모델 개발과 검증에 대한 연구결과가 유럽 최고 영상의학 학술지 ‘European Radiology’에 게재됐다고 23일 밝혔다.
이번 연구는 고대안암병원 정형외과·영상의학과 연구팀과 함께 진행한 공동연구로 사춘기 골 연령 검사에서 AI 기술을 최초로 적용해 임상적 유효성을 확인한 연구로 주목 받았다.
골 연령은 소아청소년기 정상적인 성장 여부 판단을 위해 활용되는 검사법으로서 수골(손뼈), 주관절(팔꿈치 뼈) 등 X-ray 영상을 판독해 시행할 수 있다.
신체적으로 급성장이 일어나는 사춘기(골 연령 기준 여아 10~13세·남아 12~15세)에는 해당 연령대에서 변화가 크지 않은 수골 대신 두드러진 변화를 보이는 주관절 X-ray 영상을 기반으로 골 연령을 평가하는 것이 가장 정확하다.
소베그레인(Sauvegrain) 방법을 이용한 주관절 골 연령 평가를 통해 사춘기 급성장기가 시작됐는지 그리고 성장 촉진기 또는 감속기에 있는지 확인할 수 있다.
해당 검사는 또한 성장이 가장 빠르게 일어나는 최대 성장 속도(Peak Height Velocity·PHV) 정보를 확인해 척추측만증·사지부동(limb length discrepancy) 환자의 수술 시기나 방법을 결정하는 데 도움을 줄 수 있다.
이번 연구에 참여한 장우영 고대안암병원 정형외과 교수는 “성조숙증 환자 증가와 키 성장에 대한 높은 관심으로 골 연령 검사 시행 건수가 해마다 늘고 있다”며 “이 가운데 성장속도가 빠른 사춘기 연령에서 더 정확한 주관절 골 연령 검사는 골 성장이 진행되는 동안 발전할 수 있는 척추측만증 등 근골격계 질환을 적기에 치료하는데 큰 도움이 된다”고 설명했다.
연구팀은 소베그레인 방법에서 뷰노의 딥러닝 모델이 판독한 골 연령 정확도를 확인하기 위해 연구를 시행했다.
이를 위해 숙련된 1명의 소아 정형외과 전문의와 2명의 영상의학과 전문의를 포함한 5명의 판독자가 골 연령을 판독한 결과와 자사 딥러닝 모델이 판독한 결과를 비교했다.
그 결과 뷰노 딥러닝 모델이 판독한 골 연령은 전문의들의 정답과 0.22년(2.6개월)의 평균 절대차(Mean Absolute Difference·MAD)로 의료현장에서 활용도 높은 정확도를 확인했으며 판독한 결과의 일치도(급내상관계수·ICC) 역시 1점 만점 기준 0.98점으로 매우 높았다.
이는 뷰노 딥러닝 모델이 주관절 골 연령을 전문의 수준으로 판독해 소아청소년 성장 관리 및 청소년기 잔여 키 성장 가능성을 평가하는 도구로 활용할 수 있음을 시사한다.
연구에 참여한 안경식 고대안암병원 영상의학과 교수는 “그동안 주관절 골 연령 검사에 AI 기술이 적용된 사례가 없었기 때문에 이번 연구로 이전보다 더 높은 정확도와 효율성을 기반으로 한 사춘기 골 연령 검사 가능성을 확인했다고 본다”며 “향후 해당 딥러닝 모델이 상용화돼 임상현장에 도입되면 많은 의료진들에게 필요한 골 연령 검사 보조도구가 될 것으로 기대한다”고 밝혔다.
정규환 뷰노 기술총괄 부사장(CTO)은 “이번 연구는 AI 기반 골 연령 판독 기술 적용 범위를 수골에서 주관절로 확장해 정확한 사춘기 골 연령 판독에 유용하게 활용할 수 있음을 확인했다는 점에서 의미가 있다”고 평가했다.
그는 “다양한 임상현장에서 활발히 사용되고 있는 수골 기반 ‘뷰노메드 본에이지’와 더불어 주관절 기반 모델 상용화를 통해 AI 골 연령 판독 보조솔루션의 견고한 파이프라인을 구축할 것”이라고 덧붙였다.