분당서울대 연구팀, 6천여건 엑스레이 분석 통해 알고리즘 개발 민감도 97%, 음성예측도 97%로 정확도 높아…의료비 절감 기대
분당서울대병원 영상의학과 강유선, 이경준 교수 연구팀이 어깨 엑스레이 영상과 임상정보를 바탕으로 회전근개 파열 가능성을 예측하는 딥러닝 기술 개발에 성공했다.
딥러닝으로 X-Ray 영상에서 회전근개 파열을 검출한 예시. 지금까지는 어깨 통증으로 회전근개 파열이 의심되는 환자의 경우 일차적으로 어깨 엑스레이 검사를 실시하지만, 엑스레이만으로는 회전근개 파열 여부를 평가하기 어려워 정확한 진단을 위해 초음파나 고가의 MRI 검사를 추가로 받을 수 밖에 없었다.
연구팀은 만약 엑스레이 영상만으로 어깨 회전근개 파열이 있는지 여부를 예측할 수 있다면, 추가적인 초음파나 MRI 촬영이 필요한 경우와 불필요한 경우를 선별할 수 있을 것으로 판단하고 관련 딥러닝 알고리즘을 개발하는데 착수했다.
이에 연구진은 2015년 1월부터 2018년 6월까지 분당서울대병원에서 시행된 6793건의 어깨 엑스레이 데이터를 이용해 회전근개 파열을 예측하는 딥러닝 기술을 개발했고, 이후 2018년 7월부터 12월까지 1095건의 엑스레이를 테스트 자료로 사용해 검증작업을 마무리했다.
딥러닝 기술을 활용해 회전근개 파열을 진단한 결과, 민감도가 97.3%에 달했으며, 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 되어 결과적으로 불필요한 초음파 및 MRI 촬영을 줄일 수 있게 도왔다"고 밝혔다.
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 전했다.
한편, 이번 연구는 해외 영상의학 학술지인 '유럽 영상의학회지(European Radiology)'에 게재됐다.
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