강직척추염 기존 진단 방법은 사람에 의해 진행 척도 점수를 평가하는 방사선학적 척추변형 지표(mSASSS) 진단 방식으로 평가 시간이 길고, 조기 발견이 어렵다.

이런 가운데 강직척추염 환자의 영상에서 AI를 활용한 딥러닝 분석기법을 적용해 강직척추염을 조기에 진단할 수 있는 모델을 국내 최초로 개발했다

한양대학교병원 영상의학과 이승훈 교수, 서울백병원 구본산(제1저자) 교수, 한양대학교류마티스병원 김태환 교수, 고대안암병원 강창호 교수가 공동저자로 참여했다.

교수팀은 초기 강직척추염을 신속하고, 정확하게 진단하기 위해 경추와 요추의 모서리 등급을 자동 계산하는 AI 딥러닝 모델을 개발했다.

이를 토대로 국내 강직척추염 환자의 실제 경추와 요추의 측면 방사선 사진(총 119.414개의 모서리 수)과 비교해 91% 이상의 평균 정확도와 94% 이상 높은 민감도 및 특이성을 보였다.

이번 수상과 관련해 이승훈 교수는 “강직척추염은 척추 관절의 변화가 이미 많이 진행된 상태로 진단되면 다시 이전으로 되돌릴 수 없어 삶의 질이 저하될 수 밖에 없다”며, “이번 연구 결과를 바탕으로 지속적인 검증과 고도화를 통해 강칙척추염을 진단하는 AI 딥러닝 모델을 선보일 수 있도록 노력하겠다”고 말했다.

이번 연구결과는 지난 5월 20일 개최된 대한류마티스학회 춘계학술대회에서 ‘강직척추염 환자 척추의 방사선학적 진행 평가를 위한 척추체 모서리의 딥 러닝 기반 등급화에 대한 파일럿 연구(A pilot study on deep learning-based grading of corners of vertebral bodies for assessment of radiographic progression in patients with ankylosing spondylitis)’라는 주제로 연구결과를 발표해 ‘우수구연상’을 수상했다.

[메디컬월드뉴스 김영신 기자]