AI로 회전근 개 재파열 예측 가능한 딥러닝 기술 개발
우리나라 회전근 개 환자의 수술 중 사진을 활용해, 수술 후 재파열을 예측하는 인공지능 기술이 개발됐다. 가톨릭대학교 서울성모병원은 정형외과 김양수 교수(교신저자)·조성현 임상강사(제1저자) 연구팀이 관절경 수술소견 데이터베이스 분석해 수술결과를 예측하는 딥러닝 모델을 개발했다고 19일 밝혔다. 연구팀은 858명의 회전근 개 수술 환자를 조사하고, 1394장의 관절경 수술 중 이미지를 추출한 다음, 수술 후 2년 이내 회전근 개가 파열되지 않은 환자와 재파열된 환자로 구분해 분석한 후, 세 가지의 확립된 딥러닝 구조를 전이학습 이용으로 예측모델을 만들었다. 그 결과, 값이 1에 가까울수록 우수한 평가모델을 의미하는 지표인 AUC(곡선하면적)는 0.92, 정확도 91%, 특이도 93%로, 결론적으로 관절경 수술 중의 이미지는 다른 추가적인 정보 없이 재파열을 예측할 수 있었다. 김양수 교수는 “높은 예측 정확도는 수술 중 관절경 사진이 힘줄의 건강상태(tendon quality)를 반영하기 때문으로 보이고, 그 동안 영상 평가에 포함되지 않았던 수술 중 사진으로 수술 치료 효과와 회전근 개의 상태를 처음 객관적으로 평가할 수 있게 됐다”고 연구의 의미를 설명했