기존 X-ray 영상 판독 처리 시간을 10~11초에서 0.3초로 97% 줄이면서 일관성과 정확성은 높은 수준으로 유지하는 혁신적인 연구 결과가 나와 화제다.
의료 소프트웨어 및 수술로봇 제조 기업 코넥티브(대표 노두현)는 지난 17일 대한슬관절학회 국제학술지인 ‘Knee Surgery and Related Research’에서 ‘Enhanced deep learning model enables accurate alignment measurement across diverse institutional imaging protocols'(다기관 멀티프로토콜에 대한 딥러닝 모델을 활용한 정렬 측정방법)라는 연구로 최우수 논문상을 수상했다고 밝혔다.
본 연구는 영상 자동 측정 분야의 혁신적인 기술을 담고 있으며, 다양한 기관의 여러 영상 프로토콜에서도 일관된 정확도를 달성할 수 있음을 보여주었다.
연구팀은 10,000장이 넘는 하지 방사선 사진을 활용해 딥러닝 모델을 훈련하였으며, 이 모델은 하지 방사선 사진을 고관절(hip), 무릎, 발목 등으로 세분화하여 분석한 뒤 다시 통합하여 판독 결과를 내리는데 단 0.3초 밖에 걸리지 않는다.
해당 모델은 서로 다른 영상 프로토콜과 장비를 사용하는 3개의 의료 기관 (서울대병원, 강남성심병원, 흥K 병원) 에서 300개의 데이터셋을 활용하여 성능과 범용성을 입증했다. 정형외과 전문의와 동등한 수준의 정확도를 보여주었으며, 하지 방사선 계측치의 관찰자 간 상관계수(ICC) 0.936에서 0.997 사이, 관찰자 내 상관계수 1.000을 기록했다. 현재 국내 근골격 X-ray의 연간 촬영 수는 약 2억 장으로 본 모델이 진료 현장에 도입되는 경우 인구 고령화로 인한 사회적, 경제적 비용을 절감할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 서울대학교병원 정형외과 노두현 교수 연구팀(김성은 임상강사, 지도교수 노두현)과 코넥티브㈜가 함께 진행했으며, 코넥티브 대표인 노두현 교수는 “이번 연구를 통해 진료 현장에서 빠르고 정확한 진단을 통해 운영 효율성을 높이고, 대규모 영상분석이 필요한 국내외 연구에도 큰 기여를 할 수 있을 것으로 기대된다”며 “앞으로도 환자들에게 더 나은 치료를 제공하기 위해 연구에 매진하겠다”고 말했다.
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