양악수술 후 달라질 자신의 모습을 인공지능(AI) 모델을 통해 미리 확인할 수 있는 기술이 국내 연구진에 의해 개발됐다.
악교정수술(양악수술)은 안면 골격 이상을 교정하거나 외상으로 인해 변형된 턱뼈를 재배열하는 수술로 미용 목적으로도 많이 시행되고 있다. 하지만 환자마다 부정교합의 정도가 다르기 때문에 수술 계획을 세우고 결과를 예측하는 데 어려움이 있었다.
서울아산병원 융합의학과 김남국, 치과 성상진·김윤지 교수 연구팀은 수술 전 환자의 데이터를 기반으로 양악수술 후 모습을 예측해 고해상도의 측면 두부 방사선 영상을 생성하는 AI 모델을 개발했다고 23일 밝혔다. 이 모델이 보여주는 이미지는 실제 수술 결과와 구분이 어려울 정도의 정확도를 보이는 것으로 나타났다.
연구팀은 국내 10개 치과대학병원의 방대한 데이터를 기반으로 그래프 구조의 데이터를 처리하고 분석하기 위한 딥러닝 모델인 그래프 신경망(GNN)과 최신 이미지 생성 기술인 확산 모델(Diffusion Model)을 결합한 독자적인 AI 모델을 구축했다. 이 모델은 양악수술 전 환자의 측면 두부 방사선 영상 등 해부학적 데이터를 심층 분석해, 수술 후 예상되는 모습을 고해상도 방사선 영상으로 생성하도록 설계됐다.
연구팀은 먼저 3만 장에 달하는 측면 두부 방사선 영상을 이용해 사실적인 예측 영상을 생성하는 확산 모델을 개발했다. 이어 실제 양악수술을 받은 환자 707명의 수술 전후 데이터를 학습시켜 안면 골격의 35개 주요 계측점(해부학적 기준점)이 수술에 따라 어떻게 이동하는지 예측하는 능력을 추가했다. 여기에다 턱뼈의 이동량을 조절해 시뮬레이션 할 수 있는 기능을 추가해 이동량에 따른 결과를 반영한 영상을 생성할 수 있도록 했다.
개발된 AI 모델의 예측 정확도는 엄격한 검증 과정을 거쳤다. 교정 전문의 2명과 구강악안면외과 전문의 2명에게 AI가 생성한 예측 영상과 실제 해당 환자의 수술 후 촬영 영상을 무작위로 제시하고 구별하도록 한 결과, 전문의들이 AI 생성 영상을 정확히 식별해낸 비율은 48%에 그쳤다. 이는 AI 예측 영상이 실제 수술 결과와 육안으로 구분하기 어려울 만큼 매우 유사하다는 것을 의미한다.
김남국 서울아산병원 융합의학과 교수는 “이번 연구를 통해 양악수술 후 결과를 더욱 정확하게 예측할 수 있게 됐으며, 이 기술이 향후 의료현장에 적용된다면 의료진이 정밀한 치료 계획을 세우는 데 도움이 될 것이다”라고 말했다.
또한 “환자에게도 양악수술 후 모습을 미리 보여줄 수 있어 치료 과정에서의 신뢰도를 높일 수 있다. 향후 더 많은 임상 데이터을 학습하고 다양한 수술 방법을 디지털 트윈화 해서 AI 모델의 정확도와 유용성을 높여 나갈 계획”이라고 말했다.
이번 연구 결과는 의학 분야의 세계적인 학술지 《네이처 커뮤니케이션(Nature Communications)》 온라인판에 게재됐다.
