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뷰노, 유럽 최고 권위 학술지에 골연령 판독 AI 기술 입증

  • 2021. 06. 23

뷰노, 유럽 최고 권위 학술지에 골연령 판독 AI 기술 입증

전문의 수준의 사춘기 골연령 판독 정확도 입증한 임상 연구 결과 ‘European Radiology’ 게재

손뼈 기반 뷰노메드 본에이지™ 이어 팔꿈치 뼈 기반 사춘기 골연령 판독 돕는 솔루션 상용화 계획… AI 골연령 판독 분야 독보적인 리더십 확대

 

글로벌 의료인공지능 솔루션 선도기업 뷰노(대표 김현준)는 주관절 엑스레이를 분석해 사춘기 골연령을 전문의 수준으로 판독하는 딥러닝 모델의 개발과 검증에 대한 연구 결과가 유럽 최고 영상의학 학술지 European Radiology에 게재됐다고 23일 밝혔다.[1] 이번 연구는 고려대학교 안암병원 정형외과 및 영상의학과 연구팀과 함께 진행한 공동연구로써, 사춘기 골연령 검사에서 인공지능 기술을 최초로 적용해 임상적 유효성을 확인한 연구로 주목을 받았다.

 

골연령은 소아청소년기의 정상적인 성장 여부 판단을 위해 활용되는 검사법으로서, 수골(손뼈), 주관절(팔꿈치 뼈) 등의 엑스레이 영상을 판독해 시행할 수 있다. 신체적으로 급성장이 일어나는 사춘기(골연령 기준 여아 10~13세, 남아 12~15세)에는 해당 연령대에서 변화가 크지 않은 수골 대신 두드러진 변화를 보이는 주관절 엑스레이 영상을 기반으로 골연령을 평가하는 것이 가장 정확하다. 소베그레인(Sauvegrain) 방법[2]을 이용한 주관절 골연령 평가를 통해 사춘기 급성장기가 시작되었는지, 그리고 성장 촉진기에 있는지 성장 감속기에 있는지 확인할 수 있다. 또한 해당 검사는 성장이 가장 빠르게 일어나는 최대 성장 속도(Peak Height Velocity, PHV) 정보를 확인함으로써 척추측만증, 사지부동(limb length discrepancy) 환자의 수술 시기나 방법을 결정하는 데 도움을 줄 수 있다.

 

이번 연구에 참여한 장우영 고려대학교 안암병원 정형외과 교수는 “성조숙증 환자 증가와 키성장에 대한 높은 관심으로 골연령 검사 시행 건수가 해마다 늘고 있다”며, “이 중 성장속도가 빠른 사춘기 연령에서 더 정확한 주관절 골연령 검사는 골성장이 진행되는 동안 발전할 수 있는 척추측만증 등 근골격계 질환을 적기에 치료하는 데 큰 도움이 된다”고 말했다.

 

연구팀은 소베그레인 방법에서 뷰노의 딥러닝 모델이 판독한 골연령의 정확도를 확인하기 위해 이번 연구를 시행했다. 이를 위하여 숙련된 1명의 소아 정형외과 전문의와 2명의 영상의학과 전문의를 포함한 5명의 판독자가 골연령을 판독한 결과와 자사 딥러닝 모델이 판독한 결과를 비교했다.

 

연구 결과, 뷰노의 딥러닝 모델이 판독한 골연령은 전문의들의 정답과 0.22년(2.6개월)의 평균 절대차(MAD, Mean Absolute Difference)로 의료현장에서 활용도 높은 정확도를 확인했으며, 판독한 결과의 일치도(급내상관계수, ICC) 역시 1점 만점 기준 0.98로 매우 높았다. 이는 뷰노의 딥러닝 모델이 주관절 골연령을 전문의 수준으로 판독해 소아청소년의 성장 관리 및 청소년기 잔여 키 성장 가능성을 평가하는 도구로 활약할 수 있음을 시사한다.

 

이번 연구에 참여한 안경식 고려대학교 안암병원 영상의학과 교수는 “그동안 주관절 골연령 검사에 인공지능 기술이 적용된 사례가 없었기 때문에, 이번 연구로 이전보다 더 높은 정확도와 효율성을 기반으로 한 사춘기 골연령 검사의 가능성을 확인했다고 본다”며 “향후 해당 딥러닝 모델이 상용화되어 임상 현장에 도입된다면 많은 의료진들에게 필요한 골연령 검사 보조 도구가 될 것으로 기대한다”고 말했다.

 

뷰노는 국내 1호 인공지능 의료기기인 뷰노메드 본에이지™의 성공 노하우를 기반으로 해당 모델을 상용화해, 인공지능 골연령 판독 분야에서의 리더십을 더욱 공고히 할 계획이다. 지난 2018년 식품의약품안전처 허가를 획득한 뷰노메드 본에이지™는 2020년 유럽 CE 인증과 일본 판매허가를 획득한 바 있다. 해당 솔루션은 인공지능이 수골 엑스레이 이미지를 자동 분석하고, 가장 유사한 골연령을 최대 3순위까지 제시해 의료진의 골연령 판독을 보조하는데, 임상 연구를 통해 판독 일치도는 최대 16% 향상, 판독 시간은 최대 40%까지 감소하는 것을 입증한 바 있다.[3]

 

정규환 뷰노 기술총괄 부사장(CTO)은 “이번 연구는 인공지능 기반 골연령 판독 기술의 적용 범위를 수골에서 주관절로 확장해, 정확한 사춘기 골연령 판독에 유용하게 활용할 수 있음을 확인했다는 점에서 의미가 있다”며 “다양한 임상 현장에서 활발히 사용되고 있는 수골 기반 뷰노메드 본에이지™와 더불어, 주관절 기반 모델의 상용화를 통해 인공지능 골연령 판독 보조 솔루션의 견고한 파이프라인을 구축할 것”이라고 말했다.

 

한편, European Radiology는 세계 양대 영상의학회로 꼽히는 유럽영상의학회(European Congress of Radiology, ECR)가 지난 1991년부터 발간하고 있는 공식 저널로, 한 해 동안 2만 건 이상 인용되는 등 영상의학 분야에서 가장 저명한 학술지 중 하나로 인정받고 있다.

 

[1] Kyung-Sik Ahn, Byeonguk Bae et al., Assessment of rapidly advancing bone age during puberty on elbow radiographs using a deep neural network model, Eur Radiol, 2021 Jun 11, available at: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/34115194/

[2] 주관절(팔꿈치 뼈)의 전후면 및 측면 엑스레이 이미지에서 네 개 영역(외측상과, 활차, 주도, 요골 골단부)의 모양에 따라 각각의 점수를 매겨 합산해 골연령을 판독하는 측정법

[3] ComputerizedBoneAgeEstimation Using Deep Learning-Based Program: Evaluation of the

Accuracy and EfficiencyAJR:209,December 2017

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첨부파일
보도자료_유럽_최고_권위_학술지에_골연령_판독_AI_기술_입증_20210623.pdf
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