개인정보 보호를 위한 비밀번호 변경안내 주기적인 비밀번호 변경으로 개인정보를 지켜주세요.
안전한 개인정보 보호를 위해 3개월마다 비밀번호를 변경해주세요.
※ 비밀번호는 마이페이지에서도 변경 가능합니다.
30일간 보이지 않기
  • 학술
  • 학술대회

무릎 골관절염 위험 진단 프로그램 개발

발행날짜: 2016-03-10 16:02:38

연세의대 김덕원 교수, 골관절염 위험인자 분석

무릎 퇴행성관절염 위험도를 평가할 수 있는 프로그램이 개발됐다.

연세대 의과대학 의학공학교실 김덕원 교수팀은 최근 컴퓨터 설문을 통해 한국인의 무릎 골관절염(osteoarthritis, OA) 발병 가능성을 확인할 수 있는 프로그램을 개발했다고 10일 밝혔다.

프로그램은 인터넷(https://sites.google.com/site/taekeunyoo/oa-risk-calculator)에서 다운 받아 사용할 수 있다.

골관절염은 가장 흔한 관절질환의 하나로, 관절의 연골이 약해지거나 닳으면 관절을 이루는 뼈와 인대 등이 손상돼 염증과 통증이 생기는 질환이다.

2013년 발표된 국민건강영양조사에 따르면 우리나라 50~64세 성인의 5.8%(남자 2.2%, 여자 9.3%), 65세 이상의 24%(남자 9.2%, 여자 34.3%)가 골관절염을 갖고 있는 것으로 조사됐다.

김덕원 교수는 제5차 국민건강영양조사(2010년)에 참여한 50세 이상 2665명의 데이터를 활용해 무릎 골관절염을 유발하는 7개의 위험인자를 선별한 후 인공 신경망(ANN)을 이용한 자가진단 프로그램 모델을 구축했다.

그리고 방사선학적 골관절염 중증도를 켈그렌-로렌스 체계(KL: Keelgren-Lawrence grading system)에 따라 0~4단계까지 구분했다. 김 교수는 이번 모델을 미국 관절염 조사(Osteoarthritis Initiative, 2004)의 45~79세 4,796명 데이터에 적용해 정확도를 검증했다.

프로그램은 7개의 위험인자인 성별과 연령, 키와 몸무게(체질량 지수, BMI), 대학 졸업 유무, 고혈압, 무릎 통증 유무, 청소, 걸레질, 빠른 걸음 등의 하루 활동량을 입력하면 인공 신경망을 이용해 무릎 골관절염 위험도를 바로 확인할 수 있다.

예를 들어 대학을 졸업하지 않은 키 155cm, 몸무게 48kg, 무릎 통증이 없는 70세, 고혈압이 있으며 하루 1시간 정도의 활동량을 갖는 여성의 경우 무릎 골관절염 위험도는 6(Risk Score)으로 고위험군(High Risk Group)으로 분류된다.

0~3은 저위험군이며 4는 경계선상, 5~9는 고위험군이다. 무릎 골관절염에 걸릴 확률(ANN Knee OA risk)은 58%로 고위험군에 속한다.

임상의가 진단을 내리는데 도움이 될 수 있도록 무릎 통증이 있는 환자에서 X-ray 영상으로 진단한 위험도(ANN-Symptomatic Risk)도 분류했다.

사례자의 경우 KL 값이 2로 무릎 골관절염으로 진단됐다. KL 값이 2 이상이면 골관절염이며, 4는 제일 심한 경우다.

김덕원 교수는 "통증이 없는 경우에도 고위험군에 속하는 경우가 있어 프로그램을 통해 고위험군으로 분류되면 전문의를 통해 예방과 조기 치료를 받는 것이 좋다"며 "무릎 골관절염 예방을 위해서는 체중을 줄이고 혈압을 낮추며, 무릎의 과도한 사용을 자제하는 것이 좋다"고 말했다.

한편, 이번 프로그램 개발과 관련된 논문은 PLOS ONE 최신호에 게재됐다.

댓글
새로고침
  • 최신순
  • 추천순
댓글운영규칙
댓글운영규칙
댓글은 로그인 후 댓글을 남기실 수 있으며 전체 아이디가 노출되지 않습니다.
ex) medi****** 아이디 앞 네자리 표기 이외 * 처리
댓글 삭제기준 다음의 경우 사전 통보없이 삭제하고 아이디 이용정지 또는 영구 가입이 제한될 수 있습니다.
1. 저작권・인격권 등 타인의 권리를 침해하는 경우
2. 상용프로그램의 등록과 게재, 배포를 안내하는 게시물
3. 타인 또는 제3자의 저작권 및 기타 권리를 침해한 내용을 담은 게시물
4. 욕설 및 비방, 음란성 댓글
더보기
이메일 무단수집 거부
메디칼타임즈 홈페이지에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 방법을 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반할 시에는 정보통신망법에 의해 형사 처벌될 수 있습니다.