국내 최초로 인공지능 딥러닝을 활용한 강직척추염 조기 진단 모델 개발
이 교수팀, 해당 연구 논문으로 대한류마티스학회에서 우수구연상 수상

이승훈 의학과 교수팀이 초기 강직척추염을 신속하고 정확하게 진단할 수 있는 인공지능 딥러닝(deep learning, 수많은 계층으로 구성된 신경망 모델을 이용해 빅데이터를 학습하는 기술) 모델을 개발했다. 강직척추염은 척추에 염증이 발생해 점차 척추 마디가 굳어지는 만성 척추관절병증 중 하나다. 대부분의 강직척추염 환자는 천골과 장골 사이에 있는 천장관절에 염증이 생기면서 병이 시작되는데, 병의 진행 상황이나 장애 발생 여부를 판단하기 어렵다는 것이 특징이다. 

▲ 이승훈 의학과 교수 ⓒ 이승훈 교수
▲ 이승훈 의학과 교수 ⓒ 이승훈 교수

이 교수팀이 개발한 모델은 인공지능 딥러닝 기술로 경추(목뼈)와 요추(허리뼈) 모서리에서 진행 등급을 자동 계산해 강직척추염을 진단, 평가 할 수 있다. 본 모델은 강직척추염 환자의 진단과 추적관찰검사로 이용되고 있는 단순 촬영(X-ray)소견을 기반으로 한다. 이 교수는 모델의 원리에 대해 “목 척추와 허리 척추의 단순 촬영에서 척추체의 염증을 0, 1, 2, 3등급으로 나눠 24군데의 척추체 모서리에서의 방사선학적 소견을 관찰한다”며 ”환자가 병원에 내원해 검사받을 때 척추변형지표(modified stoke ankylosing spondylitis spinal score; 이하 mSASSS)를 평가하는데, 이 점수가 치료가 적절하게 되고 있는지를 판정할 수 있는 중요한 근거가 된다”고 말했다.

이 교수는 강직척추염 진단에 있어 기존 MRI나 CT가 정확도 측면에서 더 우수하지만, 비싼 가격과 더불어 CT의 경우 방사선 조사량이 많다는 점을 단점으로 꼽았다. 이에 따라 임상의들은 단순 촬영을 통한 mSASSS 평가를 흔히 이용한다. 주로 숙련된 소수의 영상의학과 전문의가 mSASSS 진단 방식으로 병의 진행 상황을 판단하는데, 해당 방식은 많은 시간이 소요될 뿐만 아니라 전문 인력이 부족해 신속하고 정확한 평가가 힘든 실정이다. 그는 “딥러닝을 이용해 임상의가 언제든지 강직척추염의 진행 정도를 쉽게 판정할 수 있는 AI 도구를 개발하고자 했다”며 “기존 진료 영역에서는 국내 최초로 개발됐으며, 세계적으로도 관련 프로그램이 실용화 영역으로 발표된 적이 없다”고 답했다.

 

▲ 이 교수는 인공지능 딥러닝을 활용해 임상의가 언제든지 강직척추염의 진행 정도를 쉽게 판정할 수 있는 모델을 개발했다. ⓒ 이승훈 교수
▲ 이 교수는 인공지능 딥러닝을 활용해 임상의가 언제든지 강직척추염의 진행 정도를 쉽게 판정할 수 있는 모델을 개발했다. ⓒ 이승훈 교수

딥러닝 프로그램의 정확성은 얼마나 많은 데이터를 동일한 시각으로 분석했는지가 중요하게 작용한다. 따라서 이 교수는 2010년부터 10년이 넘는 기간 동안 한양대 류마티스병원에서 1,280명의 강직척추염 환자들의 데이터를 확보했다. 해당 데이터를 바탕으로 이번 딥러닝 모델은 환자의 실제 경추와 요추 측면 방사선 사진 내 119,414군데의 척추체 모서리 수와 비교해 91% 이상의 평균 정확도와 94% 이상의 높은 민감도 및 특이성을 보이는 결과를 냈다. 본 결과는 이 교수가 10년 넘게 분석한 mSASSS 점수 역시 기반이 됐다.

 

▲ 이 교수팀이 국내 최초로 개발한 조기 진단 모델은 91% 이상의 평균 정확도와 94% 이상의 높은 민감도 및 특이성을 보인다. ⓒ 이승훈 교수
▲ 이 교수팀이 국내 최초로 개발한 조기 진단 모델은 91% 이상의 평균 정확도와 94% 이상의 높은 민감도 및 특이성을 보인다. ⓒ 이승훈 교수

이 교수팀은 해당 딥러닝 모델에 관해 논문 ‘강직척추염 환자 척추의 방사선학적 진행 평가를 위한 척추체 모서리의 딥러닝 기반 등급화에 대한 파일럿 연구’를 발표해 지난 5월 대한류마티스학회에서 우수구연상을 수상했다. 해당 논문은 강직척추염 환자 영상에서 AI를 활용한 딥러닝 분석 기술을 통해 조기 진단 가능 모델을 국내 최초로 개발했다는 점에서 높은 평가를 받았다.

이 교수는 이러한 성과에 힘입어 꾸준한 연구 활동을 이어 나갈 계획이다. 그는 “천장관절에서 나타나는 방사선학적 변화를 단순 촬영과 CT의 소견을 바탕으로 쉽고 정확하게 판정할 수 있는 딥러닝 기반의 AI 도구를 연구하고 있다”며 “강직척추염의 MR 진단 관련 연구와 더불어 전신경화증, 통풍 등의 조기 진단과 관련된 영상 연구도 함께 진행 중이다”고 밝혔다.

 

▲ 이 교수는 류마티스 영상의학 연구자로서 앞으로도 꾸준히 강직척추염과 더불어 관련 질병의 조기 진단과 관련된 영상 연구를 진행하겠다는 포부를 밝혔다. ⓒ 이승훈 교수
▲ 이 교수는 류마티스 영상의학 연구자로서 앞으로도 꾸준히 강직척추염과 더불어 관련 질병의 조기 진단과 관련된 영상 연구를 진행하겠다는 포부를 밝혔다. ⓒ 이승훈 교수

이 교수는 류마티스 영상의학 연구자로서 앞으로 강직척추염 외에도 관련 질병에 대한 ‘screening AI solution’을 개발하는 것을 목표로 삼고 있다. 그는 류마티스에 대한 꾸준한 연구 활동의 비결로 다른 연구자들과 다른 차별화된 연구 주제 선정과 협업을 꼽았다. 먼저 이 교수는 가장 잘할 수 있는 연구, 많은 연구자가 관심을 두는 큰 연구가 아니더라도 다른 연구자의 눈에서 벗어나 있는 작은 주제를 찾는 것을 조언했다.

이와 더불어 그는 협업의 중요성을 강조하며 이번 연구를 언급했다. 딥러닝을 이용한 강직척추염 조기 진단 모델 개발을 위해 타 대학 교수팀 및 인공지능 연구 전문회사 ‘크레콤스’와 공동 연구를 진행했기 때문이다. 다른 분야에서 간과되고 있는 주제를 자신의 분야에서 활용할 수 있게 된다는 점을 협업의 가장 큰 장점이라고 밝혔다.

마지막으로 그는 “류마티스 진료와 연구로 정평이 난 한양대병원에 충분한 류마티스 환자 사례가 있어 연구하기 원활한 환경이었을 뿐만 아니라, 항상 물심양면 도와주시는 류마티스병원의 여러 교수님들 덕에 연구를 성공적으로 해올 수 있었다”고 덧붙이며 감사 인사를 전했다.

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