어깨 엑스레이만으로 회전근개 파열 가능성 예측

회전근개 파열 예측 딥러닝 알고리즘 개발

불필요한 초음파, MRI 검사 줄일 수 있어

[서울=뉴시스] 딥러닝으로 엑스레이 영상에서 회전근개 파열을 검출한 예시. (사진=분당서울대병원 제공). 2020.09.22.

[서울=뉴시스] 홍세희 기자 = 분당서울대병원는 22일 영상의학과 강유선, 이경준 교수팀이 어깨 엑스레이 영상과 임상정보를 바탕으로 회전근개 파열 가능성을 예측하는 딥러닝 기술 개발에 성공했다고 밝혔다.

회전근개는 어깨 관절을 안정화시켜 넓은 범위의 운동을 가능하게 하는 근육이다. 파열이 심각하지 않으면 물리치료, 약물, 주사 등 비수술적 방법으로 치료할 수 있지만 힘줄의 파열이 심한 경우에는 수술을 고려하게 된다.

어깨 통증으로 회전근개 파열이 의심되는 환자의 경우 1차적으로 어깨 엑스레이 검사를 실시하지만 엑스레이만으로는 회전근개 파열 여부를 평가하기 어려워 정확한 진단을 위해 초음파나 고가의 자기공명영상(MRI) 검사를 추가로 받아야 했다.

이에 연구진은 2015년 1월부터 2018년 6월까지 분당서울대병원에서 시행된 6793건의 어깨 엑스레이 데이터를 이용해 회전근개 파열을 예측하는 딥러닝 기술을 했다.

이후 2018년 7얼부터 12월까지 1095건의 엑스레이를 테스트 자료로 사용해 검증 작업을 마무리했다.

딥러닝 기술을 활용해 회전근개 파열을 진단한 결과 민감도가 97.3%에 달했고 음성 예측도는 96.6%, 음성 가능도비는 0.06으로 나타나 엑스레이만으로 회전근개 파열이 아닌 케이스를 정확하게 제외할 수 있는 것으로 나타났다.

강유선 교수는 "회전근개 파열이 의심되는 환자 중 실제로는 파열이 없는 환자를 딥러닝 알고리즘을 통해 정확하게 선별할 수 있게 돼 결과적으로 불필요한 초음파 및 MRI 촬영을 줄일 수 있게 도왔다"고 말했다.

이경준 교수는 "알고리즘은 기존의 엑스레이 검사를 더 효과적으로 활용할 수 있도록 돕는 역할을 했다"며 "엑스레이 검사만으로 회전근개 파열이 아닌 환자를 선별할 수 있어 앞으로 환자들의 편의와 의료비 절감에 기여할 것으로 기대된다"고 밝혔다.

이번 연구는 해외 영상의학 학술지인 '유럽 영상의학회지(European Radiology)'에 게재됐다.


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