서울대학교병원

- X-ray 에서 병적 골절과 일반 골절을 자동으로 판별하는 AI 기술 개발 및 검증
- 신속한 진단 보조로 환자 안전 향상 기대

서울대병원 정형외과 연구팀이 인공지능(AI)을 활용해 고관절 골절 환자에서 골종양이 동반된 병적 골절을 더 정확하게 구분할 수 있는 기술을 개발해 최고 권위의 정형외과 학술지에 발표했다. 고관절 골절은 외상 등으로 흔히 발생하지만, 드물게는 골종양이 동반된 병적 골절일 수 있어 정확한 감별이 중요하다. 그러나 X-ray 영상에서 병적 골절의 증거가 명확하게 드러나지 않는 경우가 있어 두 진단의 감별이 어려운 상황이 존재한다.

이에 서울대병원 정형외과 한일규 교수, 융합형 의사과학자 양성사업 박사과정 김신 전문의(정형외과), 서울대학교 공과대학 권성훈 교수, 신경섭 연구원은 서울대병원을 포함한 4개 병원에서 촬영한 X-ray 826장을 기반으로 병적 골절을 자동으로 판별하는 AI 기술 ‘PathFxDx’를 개발하고 정확도를 검증했다. 그 결과 AI는 약 88%의 정확도로 병적 골절을 감별했으며, 학습에 사용되지 않은 외부 병원의 X-ray 에서도 비슷한 성능을 보였다. 특히 엑스레이에서 병적 골절의 감별이 어려웠던 케이스 3건을 정확하게 판별하며 실제 임상 활용 가능성을 보여줬다.

이 기술을 응급실에 활용하면 X-ray 촬영 직후 병적 골절 가능성이 높은 환자를 빠르게 선별해 CT, MRI 등의 정밀 검사를 즉시 연계할 수 있게 된다. 현재 연구팀은 더 다양한 임상 환경에 적용할 수 있도록 확장 연구를 진행하고 있다.

한일규 교수는 “병적 골절은 초기에 놓치면 환자에게 큰 위험이 될 수 있다”며 “AI가 의사의 판단을 보조해 환자 진료의 안전성을 높일 수 있으리라 기대한다”고 말했다.

이번 연구는 정형외과 분야 최고 권위의 학술지인 <The Journal of Bone and Joint Surgery (JBJS)>에 게재됐다.

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[사진 왼쪽부터] 서울대병원 한일규 교수, 융합형 의사과학자 양성사업 박사과정 김신 전문의 (정형외과), 서울대학교 공과대학 권성훈 교수, 신경섭 연구원