[바이오타임즈] 골 연령은 소아청소년기의 정상적인 성장 여부 판단을 위해 활용되는 검사법으로, 성장 장애의 원인 분류와 향후 성장 잠재력을 예측해 최종 성인 신장을 예상하는데 중요한 척도로 알려져 있다.

검사 방법은 성장기 아동의 수골(손/손목뼈), 주관절(팔꿈치 뼈)을 촬영한 엑스레이 영상으로 연령 별 표준 영상과 대조해서 측정할 수 있다.

신체적으로 급성장이 일어나는 사춘기(골 연령 기준 여아 10~13세, 남아 12~15세)에는 해당 연령대에서 변화가 크지 않은 수골 대신, 두드러진 변화를 보이는 주관절 엑스레이 영상을 기반으로 골 연령을 평가하는 것이 가장 정확하다.

팔꿈치 뼈나 어깨뼈는 뼈의 개수가 적고 사춘기 동안에 비교적 일정하고 특징적인 변화를 보이기 때문에 사춘기의 진행 시기에 골 연령을 손쉽게 판정할 수 있다.

최근 이러한 골 연령 판독에도 인공지능 기술을 적용, 판독의 정확도를 높인 기업이 있다. 의료 인공지능 솔루션 기업 뷰노(대표 김현준)는 고려대학교 안암병원 정형외과 및 영상의학과 연구팀과 함께 사춘기 골 연령 검사에서 인공지능 기술을 최초로 적용해 임상적 유효성을 확인한 연구로 주목받았다.

특히 뷰노는 주관절 엑스레이를 분석해 사춘기 골연령을 전문의 수준으로 판독하는 딥러닝 모델의 개발과 검증에 대한 연구 결과를 유럽 최고 영상의학 학술지 European Radiology에 최근 게재함으로써 기술력을 입증했다. European Radiology는 세계 양대 영상의학회로 꼽히는 유럽영상의학회(European Congress of Radiology, ECR)가 지난 1991년부터 발간하고 있는 공식 저널로, 한 해 동안 2만 건 이상 인용되는 등 영상의학 분야에서 가장 저명한 학술지 중 하나로 인정받고 있다.

연구팀은 소베그레인(Sauvegrain) 방법에서 뷰노의 딥러닝 모델이 판독한 골연령의 정확도를 확인하기 위해 이번 연구를 시행했다. 소베그레인이란 주관절(팔꿈치 뼈)의 전후면 및 측면 엑스레이 이미지에서 네 개 영역(외측상과, 활차, 주도, 요골 골단부)의 모양에 따라 각각의 점수를 매겨 합산해 골 연령을 판독하는 측정법이다.

이를 위하여 숙련된 1명의 소아 정형외과 전문의와 2명의 영상의학과 전문의를 포함한 5명의 판독자가 골 연령을 판독한 결과와 자사 딥러닝 모델이 판독한 결과를 비교했다.

연구 결과, 뷰노의 딥러닝 모델이 판독한 골 연령은 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 골 연령을 전문의 수준으로 판독해 소아청소년의 성장 관리 및 청소년기 잔여 키 성장 가능성을 평가하는 도구로 활약할 수 있음을 시사한다.
 

◇골 연령 검사에 인공지능 기술 적용, 더 높은 정확도와 효율성 주목

연구 결과에 따르면 소베그레인 방법을 이용한 주관절 골 연령 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.

이 연구에 참여한 장우영 고려대학교 안암병원 정형외과 교수는 “성조숙증 환자 증가와 키 성장에 대한 높은 관심으로 골 연령 검사 시행 건수가 해마다 늘고 있다”며, “이 중 성장 속도가 빠른 사춘기 연령에서 더 정확한 주관절 골 연령 검사는 골 성장이 진행되는 동안 발전할 수 있는 척추측만증 등 근골격계 질환을 적기에 치료하는 데 큰 도움이 된다”고 말했다.

또한 안경식 고려대학교 안암병원 영상의학과 교수는 “그동안 주관절 골 연령 검사에 인공지능 기술이 적용된 사례가 없었기 때문에, 이번 연구로 이전보다 더 높은 정확도와 효율성을 기반으로 한 사춘기 골 연령 검사의 가능성을 확인했다고 본다”며 “향후 해당 딥러닝 모델이 상용화되어 임상 현장에 도입된다면 많은 의료진들에게 필요한 골 연령 검사 보조 도구가 될 것으로 기대한다”고 말했다.

이 연구 결과를 바탕으로 뷰노는 국내 1호 인공지능 의료기기인 뷰노메드 본에이지™의 해당 모델을 상용화해, 인공지능 골연령 판독 분야에서의 리더십을 더욱 공고히 할 계획이다. 지난 2018년 식품의약품안전처 허가를 획득한 뷰노메드 본에이지™는 2020년 유럽 CE 인증과 일본 판매 허가를 획득한 바 있다. 해당 솔루션은 인공지능이 수골 엑스레이 이미지를 자동 분석하고, 가장 유사한 골연령을 최대 3순위까지 제시해 의료진의 골 연령 판독을 보조하는데, 임상 연구를 통해 판독 일치도는 최대 16% 향상, 판독 시간은 최대 40%까지 감소하는 것을 입증한 바 있다.

정규환 뷰노 기술총괄 부사장(CTO)은 “이번 연구는 인공지능 기반 골 연령 판독 기술의 적용 범위를 수골에서 주관절로 확장해, 정확한 사춘기 골 연령 판독에 유용하게 활용할 수 있음을 확인했다는 점에서 의미가 있다”며 “다양한 임상 현장에서 활발히 사용되고 있는 수골 기반 뷰노메드 본에이지™와 더불어, 주관절 기반 모델의 상용화를 통해 인공지능 골연령 판독 보조 솔루션의 견고한 파이프라인을 구축할 것”이라고 말했다.

[바이오타임즈=정민구 기자] news@biotimes.co.kr

정민구 기자 다른기사 보기