한양대 의학과 이승훈 교수 공동연구팀이 인공지능 딥러닝 기술을 이용해 강직척추염을 조기에 진단할 수 있는 기술을 개발했다. 

이 교수는 서울백병원 구본산 교수, 한양대 류마티스병원 김태환 교수, 고대안암병원 강창호 교수와 함께 연구를 진행했다. 연구팀은 인공지능 연구 전문회사 크레스콤과 공동연구를 통해 초기 강직척추염을 신속하고 정확하게 진단하기 위해 경추와 요추의 모서리 등급을 자동 계산하는 인공지능 딥러닝 모델을 개발했다.

강직척추염은 주로 척추, 천장관절에 염증이 생기는 병이다. 강직척추염 환자는 오랜 기간에 걸쳐 염증이 있은 후에, 염증이 있던 관절에 여러 가지 변화가 일어나 관절의 움직임이 둔해지는 관절의 강직이 일어난다. 이러한 염증은 척추, 천장관절 이외에 무릎, 어깨, 손, 발뒤꿈치 등에서도 나타날 수 있는 류마티스질환 중 하나다.

대부분의 강직척추염 환자들은 엉덩이뼈의 뒤쪽 가운데 부위 중 천골과 장골 사이에 위치하는 천장관절에 염증이 생기면서 병이 시작된다. 현재는 주로 숙련된 소수의 영상의학과 전문의가 방사선학적 척추변형 지표(mSASSS) 진단 방식으로 병이 어느 정도 진행됐는지, 장애가 발생했는지의 유무를 판단하고 있다. 하지만 진단에 시간이 많이 소요된다는 한계가 존재하고, 숙련되지 않은 전문의에 의해 일치도가 낮은 결과가 나올 수도 있다.

공동연구팀은 딥러닝 모델을 개발해 이러한 문제를 해결했다. 해당 모델을 바탕으로 국내 강직척추염 환자의 실제 경추와 요추의 측면 방사선 사진(총 119,414개의 모서리 수)과 비교한 결과, 91% 이상의 평균 정확도와 94% 이상의 높은 민감도 및 특이성을 보였다.

이 교수는 “이번 연구에서는 딥러닝 알고리즘 모델 개발로 강직척추염 환자의 척추 변형 상태를 자동으로 계산해 90% 이상의 높은 정확도를 보인 결과를 나타냈다”며 “이는 환자들에게 척추의 손상 정도를 정확하게 전달할 수 있는 모델이 될 것”이라고 말했다.