요추 추간판 절제술 이른바 허리디스크 수술 후 재발 위험을 매우 정확하게 예측할 수 있는 방법이 나왔다.
아주대병원 신경외과 노성현 교수팀과 경북대 데이터사이언스대학원 김수현 교수팀은 요추 추간판 절제술 환자의 임상 및 MRI 데이터로 재발 위험을 정밀 예측할 수 있는 머신러닝을 개발했다고 대한의학회지(Journal of Korean Neurosurgical Society)에 발표했다.
연구팀에 따르면 가장 흔한 척추 질환 중 하나인 허리디스크는 수술 후 5~15%의 재발률을 보인다. 기존 연구에서는 재발 위험인자로 비만, 흡연, 당뇨병 등이 알려져 있었지만, 요추 주변 근육(paraspinal muscle)과 재발의 관련성은 명확하지 않다.
연구팀은 허리디스크 수술환자 126명의 임상 및 MRI데이터를 분석시켜 예측 정확도가 약 79%, 재발 판별력(AUC)은 0.811인 모델을 개발했다. 이 모델을 이용하면 사각요근(quadratus lumborum) 부피가 55mL 이상인 환자의 재발 위험은 약 8배로 나타났다.
외부 데이터를 활용한 검증에서도 약 92%의 정확도(AUC 0.90)를 보여 재현성과 일반화 가능성이 확인됐다.
이번 연구에는 MRI 단면 영상을 자동 분석해 근육, 지방, 척추체를 정량화할 수 있는 AI 척추 영상 분석 프로그램 SPINEMASTER이 활용됐다.
연구팀은 이번 연구에 대해 "MRI 한 장만으로도 환자 맞춤형 예후 예측과 추적관찰 주기 설정이 가능해, 실제 임상 현장에서의 활용 가치가 크다"고 기대감을 나타냈다.