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딥노이드, AI 알고리즘 통한 ‘강직성척추염’ 연구 결과 대한류마티스학회서 발표
딥노이드, AI 알고리즘 통한 ‘강직성척추염’ 연구 결과 대한류마티스학회서 발표
  • 김수진 기자
  • 승인 2022.06.21 11:06
  • 댓글 0
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보라매병원 김동현 교수, 서울대학교 채희동 교수와 2년여간의 공동연구 및 임상 진행
척추 X-ray 영상에 대해 인공지능 기반 강직성척추염 자동 스코어링 알고리즘 개발
강직성척추염 질환 평가에 사용한다면 진료의 효율화에 도움 될 것
deepnoid_ digital pathology. 딥노이드 연구팀이 2년여간 공동연구한 ‘강직성척추염’AI 자동 스코어링 알고리즘을 대한류마티스학회(KCR)에서 발표했다. 기존 사람이 계산하는 방식보다 시간이 매우 단축되어 강직성 척추염 질환 평가에 도움이 될 것으로 기대되고 있다(사진=딥노이드)
deepnoid_ digital pathology. 딥노이드 연구팀이 2년여간 공동연구한 ‘강직성척추염’AI 자동 스코어링 알고리즘을 대한류마티스학회(KCR)에서 발표했다. 기존 사람이 계산하는 방식보다 시간이 매우 단축되어 강직성 척추염 질환 평가에 도움이 될 것으로 기대되고 있다(사진=딥노이드)

[바이오타임즈] 의료 인공지능(AI) 플랫폼 전문기업 딥노이드(대표이사 최우식)가 2년여간 연구 개발한 AI 알고리즘을 통한 ‘강직성척추염’ 연구 결과를 대한류마티스학회(KCR)에서 발표했다고 21일 밝혔다.

강직성척추염(Ankylosing Spondylitis)은 척추에 염증이 발생하여 점차 척추 마디가 굳어지는 만성적인 척추관절병증 가운데 하나다. 초기 X-Ray상에서는 이상 소견을 발견하지 못하는 경우가 대부분이다. 허리가 아파서 병원을 찾아가도 대부분 허리 디스크부터 의심하게 되는데, MRI 같은 영상 검사로도 강직성척추염을 찾아내기가 쉽지 않다.

딥노이드 연구팀은 보라매병원 김동현 교수, 서울대학교 채희동 교수와 함께 2년여간의 공동연구 및 임상 연구를 통해 척추 X-ray 영상에 대해 인공지능 기반 강직성척추염 자동 스코어링 알고리즘을 개발했다. 이러한 자동화를 통해 기존에 사람이 계산하는 방식보다 시간이 매우 단축되었으며, 이를 강직성척추염 질환 평가에 사용한다면 진료의 효율화에 도움이 될 것으로 기대하고 있다. 딥노이드는 이번 연구 결과와 추가 개발을 통해 식약처 인허가를 준비하고 있다.

딥노이드 의료AI본부 최종문 본부장은 “딥노이드 연구팀이 개발한 AI 알고리즘을 통해 강직성 척추염을 조기에 발견하고 치료에 도움이 될 수 있도록 의료AI 기술을 지속해서 고도화시켜 나갈 것”이라고 말했다.

한편, 최근 젊은 층 환자가 많이 늘어나는 강직성척추염에 의료 업계의 관심이 높아지고 있다. 국민건강보험공단은 2016년부터 2020년까지 강직성척추염 질환의 건강보험 진료 현황을 발표했다. 2020년 강직성척추염으로 진료받은 환자는 4만 8,261명으로 2016년 4만 64명보다 8,197명(20.5%) 증가, 연평균 증가율은 4.8%다. 특히 연령대별 구성비를 살펴보면 40대가 24.7%로 가장 많았고 성별로는 남성이 3만 4,891명으로 전체 환자 72.3%를 차지해 빠른 진단이 필요해지고 있다.

강직성척추염 환자의 총진료비도 2016년 855억 원에서 2020년 1,217억 원으로 42.5%(362억 원) 급증하고 있어 디지털 병리, 신약 개발 및 정밀 의료 연구 등 필요성이 높아지고 있다.

한국보건산업진흥원이 공개한 보고서에 따르면 디지털 병리 시장은 2020~2026년 기간 동안 10.43%의 빠른 성장이 예상된다. 디지털 병리를 통해 인적 오류의 가능성을 줄이고, AI 기술과 결합해 진단 소요 시간은 줄이고 진단 결과는 향상시킬 수 있다. 디지털 병리 산업은 빠른 성장뿐 아니라, 신약 개발 및 정밀 의료 등 스마트 헬스케어, 바이오산업의 핵심 분야에 적용되면서 그 가능성을 주목받고 있다.

[바이오타임즈=김수진 기자] sjkimcap@biotimes.co.kr


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