인공지능을 이용해 회전근개 파열을 진단하고 분류하는 프로그램이 최근 개발됐다. 건국대병원은 13일 병원 정형외과 정석원 교수팀과 한국과학기술연구원(KIST) 김영준 박사팀(현 이마고웍스 대표), 심응준 연구원(현 이마고웍스 AI팀장)이 회전근개 파열 진단·분류 프로그램을 개발했다고 밝혔다. 이는 네이처(Nature)의 자매지인 ‘사이언티픽 리포트(Scientific Reports)’에 최근 ‘Automated rotator cuff tear classification using 3D convolutional neural network’이란 제목의 논문으로 발표됐다. 정석원 교수와 김영준 박사, 심응준 연구원은 Voxception-ResNet 기반의 3차원 콘볼루션 신경망(CNN) 알고리즘 응용 기술을 개발했다. 연구팀은 이 신경망 알고리즘에 회전근개가 파열된 환자와 대조군 환자 총 2124명의 MRI 데이터를 입력해 진단과 분류의 정확도를 확인했다. 그 결과, 진단에 있어서는 92.5%, 분류에서는 87%에 이르는 정확도를 보였다. 연구팀은 인공지능의 수행 능력을 평가하기 위해 정형외과 의사와 견주관절 전문의에게 동일한 MRI 자료로 진단과 분류를 하게 했다
분당서울대병원 영상의학과 강유선, 이경준 교수 연구팀이 어깨 엑스레이 영상과 임상정보를 바탕으로 회전근개 파열 가능성을 예측하는 딥러닝 기술 개발에 성공했다. 최근 무리한 운동이나 노화로 인한 회전근개 질환으로 어깨 통증을 호소하는 환자들이 늘고 있다. 건강보험심사평가원의 통계에 따르면 회전근개 파열로 병원을 찾은 환자는 2013년 약 15만명에서 2017년에는 17만명 이상으로 가파르게 증가하는 추세이다. 회전근개는 어깨 관절을 안정화시켜 넓은 범위의 운동을 가능하게 하는 중요한 근육인데, 파열이 심각하지 않다면 물리치료, 약물, 주사 등 비수술적 방법으로 치료할 수 있지만 힘줄의 파열이 심한 경우에는 수술을 고려하게 된다. 어깨 통증으로 회전근개 파열이 의심되는 환자의 경우 일차적으로 어깨 엑스레이 검사를 실시하지만, 엑스레이만으로는 회전근개 파열 여부를 평가하기 어려워 정확한 진단을 위해 초음파나 고가의 MRI 검사를 추가로 받을 수 밖에 없었다. 연구팀은 만약 엑스레이 영상만으로 어깨 회전근개 파열이 있는지 여부를 예측할 수 있다면 추가적인 초음파나 MRI 촬영이 필요한 경우와 불필요한 경우를 선별할 수 있을 것으로 판단하고, 관련 딥러닝 알고리즘