-관절염, 신체 구조 변화 야기해 체계적 치료 필요하고 획일적인 치료방법 제시하는 문제 있어
-83,280명의 관절염 환자 데이터와 머신 러닝 활용해 예측 모델 개발해
-관절염의 진행속도 예측 71%, 예후 예측 88% 정확도 보여
분당서울대병원 정형외과 이용석 교수팀이 대표적인 인공지능(Artificial Intelligence, AI) 중 하나인 머신 러닝(Machine Learning)을 활용해 무릎 관절염의 진행속도와 예후를 예측할 수 있는 모델을 개발했다. 이에 따라 1차 병원에서도 무릎 관절염 환자를 체계적으로 관리할 수 있을 것으로 기대된다.
관절염은 뼈와 뼈가 만나는 관절에 여러 가지 원인에 의해 손상 또는 염증이 발생하는 질병이다. 관절염 환자는 통증으로 움직임을 제한받을 뿐만 아니라 지속될 경우 신체의 구조적 변화까지 발생할 수 있어 체계적인 치료가 필요하다.
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▲분당서울대병원 정형외과 이용석 교수 |
이에 이용석 교수팀은 AI 기법 중 하나이자 컴퓨터에 특정한 명령 없이 데이터를 토대로 스스로 모델을 찾을 수 있는 방법인 머신 러닝을 활용해 무릎 관절염 환자의 질환 진행 속도와 예후에 대한 예측모델을 개발했다.
이용석 교수는 예측모델을 개발하기 위해 2003년부터 2019년까지 내원한 관절염 환자 83,280명의 ▲인구통계학(연령, 성별, 체질량지수, 골밀도 등) ▲직업(무릎에 영향을 줄 수 있는 직업 등) ▲동반질환(고혈압, 당뇨, 치매 등) ▲방사선학 데이터(무릎 초기 정보, 수술 정보 등)를 활용했다.
이 교수팀이 이번에 개발한 예측모델은 관절염의 진행속도와 예후 예측을 각각 71%, 88%의 정확도를 보였으며, 관절염에 가장 크게 미치는 요인은 초기 관절염의 정도와 무릎에 영향을 주는 직업으로 나타났다. 따라서 이를 활용한다면 환자의 상태를 진단하고 향후 치료 및 예후를 결정하는데 큰 도움이 될 것으로 기대하고 있다.
또한, 이 모델은 환자의 관절염을 진단하기 위한 별도의 복잡한 절차 없이, 환자의 개별 조건을 토대로 진행/분석할 수 있어 상급병원이 아닌 1차 병원에서도 쉽게 사용될 것으로 예상된다.
연구의 교신저자 분당서울대병원 정형외과 이용석 교수는 “관절염을 치료하기 위해선 꾸준한 관리가 필요한데 기존의 방법들은 효과/비용 등 여러 문제가 있었다”라며, “해당 모델을 사용할 경우 1차 진료 현장에서도 편리하고 비교적 저렴하게 환자의 치료 방법과 예후를 예측할 수 있을 것”이라고 밝혔다.
한편, 해당 연구는 머신러닝 활용한 관절염 진행속도 및 치료 예측(Prediction of progression rate and fate of osteoarthritis: Comparison of machine learning algorithms)의 제목으로 저명한 SCI급 학술지인 정형외과학회지(Journal of Orthopaedic Research)에 게재됐다. [로컬세계 = 마나미 기자]
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