의료 소프트웨어 및 수술 로봇 제조 기업 코넥티브(대표 노두현)가 지난 17일 대한슬관절학회 국제학술지인 ‘Knee Surgery and Related Research’에서 ‘다기관 멀티프로토콜에 대한 딥러닝 모델을 활용한 정렬 측정 방법’에 대한 연구로 최우수 논문상을 받았다고 23일 밝혔다.

서울대학교병원 정형외과 노두현 교수 연구팀(김성은 임상강사, 지도교수 노두현)과 코넥티브가 함께 진행한 이번 연구는 10,000장이 넘는 하지 방사선 사진을 활용해 훈련한 딥러닝 모델을 활용했으며, 서로 다른 영상 프로토콜과 장비를 사용하는 3개의 의료 기관(서울대병원, 강남성심병원, 흥K 병원)에서 300개의 데이터 세트를 활용해 성능과 범용성을 입증했다.

연구 결과, 해당 딥러닝 모델은 하지 엑스레이(X-ray) 사진을 고관절(hip), 무릎, 발목 등으로 세분화하여 분석한 뒤 다시 통합하여 판독 결과를 내리는 데 단 0.3초밖에 걸리지 않았다. 이는 10~11초 걸리던 기존 X-ray 영상 판독 처리 시간을 97% 줄인 수치다. 

또한, 해당 모델은 정형외과 전문의와 동등한 수준의 정확도를 보여주었으며, 하지 방사선 계측치의 관찰자 간 상관계수(ICC) 0.936에서 0.997 사이, 관찰자 내 상관계수 1.000을 기록해 일관성과 정확성도 높은 수준으로 유지했다.

코넥티브는 이번 연구가 영상 자동 측정 분야의 혁신적인 기술을 담고 있으며, 다양한 기관의 여러 영상 프로토콜에서도 일관된 정확도를 달성할 수 있음을 보여주었다고 설명했다. 이어 현재 국내 근골격 X-ray의 연간 촬영 수는 약 2억 장으로 본 모델이 진료 현장에 도입될 경우 인구 고령화로 인한 사회적, 경제적 비용을 절감할 수 있을 것으로 기대했다.

코넥티브 대표인 노두현 교수는 “이번 연구를 통해 진료 현장에서 빠르고 정확한 진단을 통해 운영 효율성을 높이고, 대규모 영상분석이 필요한 국내외 연구에도 크게 기여할 수 있을 것으로 기대된다”며 "앞으로도 환자들에게 더 나은 치료를 제공하기 위해 연구에 매진하겠다"고 말했다.