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건국대병원 정석원 교수팀, 인공지능 모델 이용한 골절 진단 선보여

건국대병원 정형외과 정석원 교수팀이 개발한 딥러닝 기반의 인공지능 모델이 근위 상완골(팔 위쪽 어깨뼈) 골절의 감별 능력 평가에서 높은 정확도를 나타냈다.

건국대병원 정석원 교수

정석원 교수팀은 1891명의 환자의 근위상완골 X-ray 필름을 기반으로 인공지능 모델을 사용해 골절 진단을 한 결과, 정확도가 96%(민감도(sensitivity) 0.99, 특이도(specificity)0.97)에 달했다. 또 골절 타입을 분류하는 데 있어서는 일반 정형외과 의사보다 뛰어난 정확도를 보여줬다. 정석원 교수팀은 골절타입을 상완골두의 대결절(greater tuberosity), 외과적 경부(surgical neck), 삼분골절(3-part fracture), 사분골절(4-part fractures) 등 4가지로 분류해 정확도를 측정한 결과, 정형외과 전문의와 비슷하거나 그 보다 높은 정확도를 나타냈다.

정석원 교수는 “환자 진단에 있어 X-ray 필름이 진단의 기본이 되는 정형외과 외상 영역에서 인공지능 모델의 사용 가능성을 확인한 매우 의미있는 연구”라며 “외상 환자에서 신속하고 정확한 진단을 가능하게 할 수 있을 것으로 기대된다”고 말했다.

이번 연구 결과는 국제학술지 ‘Acta Orthopaedica’에 지난 3월 게재됐다.

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