“AI로 무릎 인공관절 수명 진단”…서울대병원, 딥러닝 측정 속도 10배 단축

무릎 인공관절의 수명과 예후를 결정하는 ‘경골 후방 경사각’을 AI가 의료진보다 10배 빠르고 표준화된 방식으로 측정하는 기술이 등장했다. 국내 대표 의료기관인 서울대병원 정형외과 연구팀이 미국 미네소타대, 노르웨이 베르겐대와 협력해 개발한 이 딥러닝 모델은 1만여 건의 무릎 엑스레이 영상을 학습해, 기존 수동 측정 방식의 한계를 크게 줄였다. 업계와 의료계는 이 기술이 무릎 수술 진단의 정밀도와 신속성을 동시에 높이며, 관련 표준화 경쟁의 분기점이 될 것으로 주목한다.  

이번 모델의 핵심은 무릎뼈 내 6개 해부학적 기준점을 AI로 자동 인식, 경골 관절선과 중심축을 결정한 뒤 경사각을 산출하는 방식이다. 기존에는 의료진이 엑스레이 축소비율, 환자별 해부 구조 차이, 촬영 길이 등 변수로 인해 일관된 결과를 내기 어려웠으나, 이번 AI 모델은 여러 영상 조건과 실제 거리 정보가 부족한 경우에도 자동 계산이 가능하다.  

딥러닝의 측정 속도는 기존 전문의 수기 방법 대비 10배 이상 빠르며, 결과 역시 최소 91%의 일치도를 보여 임상 적용 실효성이 높다. 노르웨이 등 다른 인종의 환자 영상에 적용한 후속 실험에서도 80% 수준의 정확도를 기록해, 글로벌 정밀의료 현장 확대에 무리가 없을 것으로 연구팀은 내다본다.  

특히 이번 기술은 의료인 전문성에 크게 의존하던 무릎 경골 각도 진단을 표준화 가능한 AI 기반 방식으로 혁신했다는 평가를 받는다. 미국, 유럽 등 주요국에서는 인공지능 기반 해부 이미징 분석시장의 경쟁이 본격화되고 있으며, 실제 의사 업무 보조 시스템 상용화도 확산 중이다.  

의료 AI는 식약처의 소프트웨어 의료기기(SaMD) 규제 심의와 정확도 검증이 필수이며, 서울대병원 연구팀 역시 인종군 확대, 임상경로 통합 등 후속 연구로 적용 가능성을 검증한다는 방침이다.  

김성은 서울대병원 연구교수는 “경골 후방 경사각 측정 분야에서, 국내 의료 AI 기술이 여러 인종에서 임상 적용성을 확보한 첫 사례”라며 “범용 표준 AI 진단도구로 자리매김할 방안을 찾겠다”고 말했다.  

산업계는 이번 인공지능 기술이 실제 건강보험 진료 현장에 신속히 적용될 수 있을지 주목하고 있다.