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.
편도욱 로이슈 기자 toy1000@hanmail.net
