자기공명영상(MRI) 없이 허리 X선 사진만으로 요추협착증을 91% 이상의 정확도로 진단하는 인공지능(AI) 기술이 국내 연구진에 의해 개발됐다.
서울대병원 이창현 신경외과 교수 연구팀은 허리 X선 사진 기반의 AI 요추협착증 진단 모델 개발에 성공했다고 2일 밝혔다.
요추협착증은 척추관이 좁아져 신경을 압박하는 질환으로 주로 노년층에서 발생하며 하반신 통증 무감각 근력 약화 등을 유발한다. 앉거나 걸을 때 증상이 악화하는 특징이 있다. 현재 가장 정확한 진단법은 MRI지만 검사 비용이 높고 시간이 오래 걸리며 중·대형 병원에서만 촬영이 가능하다는 한계가 있다. 반면 X선 촬영은 저렴하고 빠르며 이동식 촬영도 가능하지만 진단 성능이 매우 낮았다.
연구팀은 먼저 2005년부터 2017년까지 요추협착증 환자 2500명과 정상 대조군 2500명의 다중 자세 X선 사진 데이터베이스를 구축했다. 이 방대한 데이터를 AI 모델에 학습시켜 요추협착증 진단 능력을 훈련시켰다. 특히 딥러닝 모델을 적용해 위양성(정상인데 환자로 오진)과 위음성(환자인데 정상으로 오진) 등 진단 오류를 줄이는 데 집중했다.
그 결과 ResNet50 인공지능 모델을 사용해 훈련한 AI모델이 내부 검증에서 진단 성능 평가지표(AUROC) 기준 91.4%라는 높은 정확도를 보였다. 외부 검증에서도 79.5%를 기록해 양호한 성능을 입증했다. AUROC는 100%에 가까울수록 예측 성능이 우수함을 의미한다.
또한 연구팀은 개발한 인공지능 모델이 흑백 X선 영상에서 척추관 협착증이 의심되는 부위에 색상을 입혀 보여줌으로써, 의사들이 모델의 예측 근거를 쉽게 파악하고 더욱 정확한 진단 및 치료 결정을 내릴 수 있도록 돕는다고 설명했다.
이창현 교수는 “이 기술은 5년여 동안 개발·고도화돼 특허 등록을 완료한 인공지능 알고리즘으로 MRI 없이 X선 촬영만으로 요추협착증을 진단할 수 있다”면서 “심하지 않으나 지속적인 요통을 겪는 환자에게 선별검사로 활용하면 의료비 부담을 줄일 수 있을 것으로 기대된다”고 말했다.
연구 결과는 국제 학술지 《사이언티픽 리포트(Scientific Reports)》 최신호에 게재됐다.
