회전근개 파열 환자의 수술 과정 사진을 분석해서 수술 후 재파열을 예측하는 인공지능(AI) 기술이 개발됐다. 딥러닝을 적용한 결과 예측 정확도가 91%에 달했다.

가톨릭대 서울성모병원 정형외과 김양수 교수(교신저자), 조성현 임상강사(제1저자) 연구팀은 AI를 활용해서 회전근개 수술을 받은 환자의 재파열 예측이 가능했다고 최근 밝혔다.

이 연구 결과는 ‘미국 스포츠 의학회지(AJSM‧American Journal of Sports Medicine) 최근호에 게재됐다. 또 지난 10월 열린 제43차 대한관절경학회 추계국제학술대회 및 정기총회에서도 최우수구연상을 수상했다.

회전근개는 어깨를 감싼 네 개의 힘줄로, 어깨의 안정성‧운동성에 중요한 역할을 한다. 이 힘줄이 다양한 원인으로 약해지거나 찢어지는 것이 회전근개 파열인데, 환자가 점차 늘고 있다.

회전근개 파열은 심한 어깨 통증을 부르고, 자연 치유가 안 돼서 수술이 필요하다. 그러나 문제는 수술이 잘 끝나도 환자의 근육 상태에 따라 재파열이 된다는 점이다.

그 동안 재파열 원인을 찾기 위한 다양한 연구가 시도 됐고, 우리나라 환자의 수술 사진을 활용한 딥러닝 예측 기술은 이번 개발이 처음이다.

연구팀은 858명의 회전근개 수술 환자를 조사하고, 1394장의 관절경 수술 중 이미지를 추출했다.

수술 후 2년 이내 회전근개가 파열되지 않은 환자와 재파열된 환자로 구분해서 분석한 후 세 가지의 확립된 딥러닝 구조를 전이학습 이용으로 예측모델을 만들었다.

그 결과 분석 값이 1에 가까울수록 우수한 평가모델을 의미하는 지표인 △AUC(곡선하면적) 0.92 △정확도 91% △특이도 93%로 확인됐다.

결론적으로 관절경 수술 중 이미지를 활용해서 다른 추가적인 정보 없이 재파열을 예측할 수 있었다.

김양수 교수는 “높은 예측 정확도는 수술 중 관절경 사진이 힘줄의 건강상태(tendon quality)를 반영하기 때문”이라며 “그 동안 영상 평가에 포함되지 않았던 수술 중 사진을 통해 수술 치료 효과와 회전근개 상태를 처음으로 객관적으로 평가할 수 있게 됐다”고 연구의 의미를 설명했다.

한편 회전근개에 이상이 생겼을 때 나타나는 가장 흔한 증상은 어깨 통증이다. 대개 어깨 관절 자체보다 약간 아래쪽 팔 부위에서 통증을 느끼는 경우가 많고, 통증이 손끝이나 목까지 뻗쳐서 목 디스크로 오인하기도 한다.

특히 회전근개 파열에 따른 통증은 어깨 손상 정도와 반드시 비례하지는 않다. 때문에 많은 환자가 조기 발견과 치료를 놓쳐서 수술을 받는다.

수술은 관절 내시경으로 진행하며, 피부 3곳을 0.5cm 정도 절개한 후 카메라가 달린 관절경을 통해 파열된 힘줄을 뼈에 봉합한다.

회전근개 파열을 예방하려면 평소 높은 곳에 있는 물건을 집거나 어깨관절을 과도하게 사용하는 운동은 피하는 것이 좋다. 아울러 어깨근육 강화에 도움이 되는 스트레칭을 꾸준히 해야 한다.

이경호 기자 다른기사 보기