KASRM, AI 기반 정밀유도∙적응형 용량 조절 체외충격파 시스템 연구 최종선정

딥러닝·강화학습으로 타겟팅 및 용량 최적화 체외충격파, AI 기반 정밀 치료 플랫폼으로 도약 기대

대한충격파재생의학회(KASRM)는 2025년 연구지원사업 최종 선정 과제로 ‘AI 기반 정밀 내비게이션 및 적응형 용량 조절 시스템을 이용한 체외충격파치료(ESWT)’ 연구를 선정했다고 밝혔다. 

이 연구는 현재의 경험적 치료 방식을 정밀의학 기반의 지능형 치료 플랫폼으로 고도화하는 것을 목표로 한다. 연구책임자는 한림대학교 성심병원 소속 Vivek Kumar Morya 박사다.

현재 체외충격파 치료는 족저근막염이나 건병증 등 다양한 근골격계 질환에 널리 활용되고 있으나, 치료 결과의 일관성이 부족하다는 한계가 지적돼 왔다. 이는 주로 시술자가 환자의 통증 부위나 해부학적 추정에 의존해 탐촉자를 수동으로 위치시키기 때문에 실제 병변을 정확히 겨냥하기 어렵고, 환자의 실시간 조직 반응을 충분히 반영하지 못한 채 일반화된 프로토콜에 따라 충격파 용량을 설정하는 경험적 방식에 머물러 있기 때문이다. 이러한 내비게이션의 부정확성과 경험적 용량 설정 문제는 치료 편차를 키우는 핵심 요인으로 알려져 있다.

본 연구의 핵심 목표는 이러한 한계를 극복하고, 체외충격파를 보다 과학적·표준화된 치료로 발전시키는 ‘지능형 폐쇄 루프(Closed-Loop) 체외충격파 시스템’을 구현하는 데 있다. 새롭게 개발될 지능형 플랫폼은 두 가지 축의 혁신 기술을 포함한다.

첫째, 딥러닝 AI 모델을 활용해 실시간 초음파 영상에서 병변 조직의 경계를 자동으로 인식·분할하고, 이 정보를 화면에 중첩해 보여줌으로써 임상의가 충격파 초점을 병변 부위에 보다 정확하게 맞출 수 있도록 정밀하게 유도한다.

둘째, 강화학습 알고리즘을 통해 실시간 조직 반응 지표(에코 패턴, 혈류 변화 등)와 환자의 통증 피드백을 함께 분석해, 충격파의 주파수와 지속 시간 등 치료 매개변수를 자동으로 최적화·조절한다.

이 같은 AI 기반 시스템이 도입되면, 의료 현장에서의 파급 효과가 클 것으로 기대된다. 우선 AI 유도 타겟팅을 통해 병변 부위에 대한 조준 정확도가 향상돼 불필요한 주변 조직 손상 위험을 줄이고, 전반적인 치료 안전성을 높일 수 있다. 또한, 전달되는 충격파 펄스의 90% 이상이 실제 표적 병변에 효과적으로 집중되도록 유도함으로써 에너지 전달 효율을 크게 향상시킬 수 있을 것으로 전망된다.

아울러 실시간 적응형 용량 조절 기능을 통해 환자 개개인의 상태에 맞춘 맞춤형 치료가 가능해져 체외충격파 치료 결과의 재현성과 일관성이 크게 개선되고, 치료 효율성을 높여 환자의 회복 속도 향상에도 기여할 것으로 예상된다. 궁극적으로는 시술자의 경험에 따른 치료 품질 편차를 줄이고, 체외충격파를 AI 기반 지능형 재활치료의 표준 모델로 정립하는 데 중요한 전환점이 될 것으로 보인다.

대한충격파재생의학회 회장 노규철 한림대학교성심병원 정형외과 교수는 이번 연구가 AI 기술을 접목해 체외충격파를 개인 맞춤형 정밀 치료로 도약시키는 계기가 될 것으로 평가하며, 성공적인 연구 수행을 위해 적극적인 지원을 이어갈 계획이다.