X선 사진만으로도 요추협착증을 정밀 진단할 수 있는 인공지능(AI) 모델이 개발됐다.
서울대병원 신경외과 이창현 교수 연구팀은 요추협착증 진단의 정확도를 획기적으로 향상시킨 인공지능 모델과 애플리케이션을 개발했다고 국제과학학술지(Scientific Reports)에 발표했다. 연구팀은 현재 기술 상용화를 위한 준비 중이다.
척추관이 좁아져 신경을 압박하는 요추협착증은 하반신에 통증이나 무감각, 약화 등의 증상이 나타난다. 노년층에서 주로 발생하며, 앉거나 걷을 때 증상이 심해진다.
정밀진단을 위해 MRI가 필요하지만 검사비가 비싼데다 촬영 시간이 길고 중대형병원에서만 촬영이 가능하다는 단점이 있었다.
연구팀이 개발한 인공지능 모델에는 요추협착증 환자와 정상인 각 2,500명의 중립, 굴곡, 신전 등 여러 자세의 X선 사진이 학습됐다.
ResNet50, VGG19, VGG16, EfficientNet-B1 등 다양한 인공지능 모델 가운데 ResNet50 기반 모델에서 91.4%의 진단 정밀도를 보였다. 외부검증에서는 79.5%였다.
또한 의사들이 모델의 예측을 확인하고, 보다 정확한 치료 결정을 내릴 수 있도록 흑백의 X선 사진에 협착증 의심 부위에 색을 입혀 인공지능 모델의 예측 근거를 제공했다.
연구팀은 이번 인공지능 모델 개발에 대해 "MRI 촬영이 어려운 환경에서도 다중 자세 기반 X선 사진을 통해 요추협착증을 조기에 진단할 수 있어 의료 접근성이 낮은 지역에서도 유용하게 활용될 수 있다"고 설명했다.
이창현 교수는 "심하지 않으나 지속적인 요통을 겪는 환자에게 선별검사로 활용하면 의료비 부담을 줄일 수 있을 것"이라고 기대감을 나타냈다.