기존 X-레이 영상 판독 처리 시간을 97% 줄이면서 일관성과 정확성을 유지하는 연구결과가 나왔다.
의료 소프트웨어 및 수술로봇 제조 전문 코넥티브(대표 노두현)는 17일 대한슬관절학회 국제학술지에서 '다기관 멀티프로토콜에 대한 딥러닝 모델을 활용한 정렬 측정방법'라는 연구로 최우수 논문상을 수상했다고 23일 밝혔다.
연구팀은 1만장이 넘는 하지 방사선 사진을 활용해 딥러닝 모델을 훈련했다. 이 모델은 하지 방사선 사진을 고관절, 무릎, 발목 등으로 세분화해 분석한 뒤 다시 통합, 판독 결과를 내리는데 0.3초 밖에 걸리지 않는다는 설명이다.
다른 영상 프로토콜과 장비를 사용하는 3개의 의료 기관(서울대병원, 강남성심병원, 흥K 병원)에서 300개의 데이터셋을 활용해 성능과 범용성을 입증했다. 정형외과 전문의와 동등한 수준의 정확도를 보여줬으며, 하지 방사선 계측치의 관찰자 간 상관계수(ICC) 0.936에서 0.997 사이, 관찰자 내 상관계수 1.000을 기록했다고 전했다.
현재 국내 근골격 X-래이 연간 촬영 수는 약 2억장으로, 이 모델이 진료 현장에 도입되면 사회적, 경제적 비용을 절감할 수 있을 것으로 기대된다고 밝혔다.
노두현 대표는 “이번 연구를 통해 진료 현장에서 빠르고 정확한 진단을 통해 운영 효율성을 높이고, 대규모 영상분석이 필요한 국내외 연구에도 큰 기여를 할 수 있을 것으로 기대된다”라고 말했다.
한편, 이번 연구는 서울대학교병원 정형외과 노두현 교수 연구팀과 코넥티브가 함께 진행했다.
박수빈 기자 sbin08@aitimes.com
