[포항=뉴시스]송종욱 기자 = 한동대학교 AI컴퓨터전자공학부 딥러닝 연구실과 에스포항병원이 척추 수술 후 X-ray 자동 분석 인공지능(AI) 'ARNAI'를 공동개발했다고 28일 밝혔다.

두 기관에 따르면 척추 유합술을 받은 환자는 경과 관찰을 위해 주기적으로 요추 X-ray를 촬영하고, 이를 통해 골반 경사·천골 경사·요추 전만각 등 척추 정렬 지표를 측정한다.

이 작업은 대부분 수작업으로 시간이 오래 걸리는데 측정하는 사람에 따라 값이 달라지는 문제가 제기돼 왔다. AI로 이 지표를 자동 측정하는 기술이 있지만, 수술 때 척추에 고정한 금속 나사와 척추 사이에 넣은 보형물이 뼈를 가려, AI가 뼈의 경계를 찾지 못해 제 역할을 하지 못한 것.

연구팀은 AI에 금속을 가르치는 대신, 금속이 없는 정상 X-ray를 생성형 AI에 학습, 수술 전후 영상을 비교하면 뼈는 잘 나타났지만 금속은 그려내지 못했다. 원본과 AI가 그린 영상을 겹치면 서로 다른 부분이 드러나는데, 이것이 바로 금속 임플란트가 있는 자리로 '틀린 그림 찾기'로 금속의 위치를 찾아낸 것이다.

이후 금속 부분을 지우고, 빈자리를 주변 뼈의 윤곽에 맞춰 채워 넣는 인페인팅을 거친다. 복원된 영상에 AI가 척추를 구분한 후 정렬 지표를 측정한다. 연구팀은 이 기술을 ARNAI(자동 인코딩·인페인팅 기반 인공물 제거 네트워크), 전체 시스템을 RSM 프레임워크(복원–분할–측정)로 불렀다.

두 기관은 모델 개발에 에스포항병원 환자 1683명의 요추 측면 X-ray 2486장을 활용했고, 외부 검증은 경북대병원에 수집한 수술 후 영상 217장으로 진행했다.

검증 결과, 기각되는 영상이 대폭 감소한 것으로 나타났다. 애초의 방식으로 자동 분석 자체가 불가능해 탈락했던 영상이 외부 검증에서 65.45%, 내부 검증에서 64.21%나 줄었다.

측정 정확도 역시 크게 높아졌져 척추를 구분하는 정확도는 0.814에서 0.870으로 올랐고, 금속 임플란트에 가장 많이 가려지는 요추 3~5번의 개선 폭이 컸다.

척추 유합술이 가장 많은 요추 4-5번 분절 각도의 평균 오차는 내부 검증에서 16.2도에서 4.7도로 약 70%, 외부 검증에서 14.2도에서 9.5도로 약 33% 줄었다.

김인중 한동대 교수는 "지역 병원과 협력해 개발한 우수 의료 AI가 영상의학 분야 최고 학술지에서 인정받아 뜻 깊다"며 "앞으로도 사회에 실질적인 도움이 되는 AI 연구를 이어가도록 노력하겠다"고 밝혔다.

한편 이번 연구 논문이 영상의학 AI 분야 국제학술지 '영상의학: 인공지능'에 게재가 확정됐다. 이번 연구는 한동대 AI혁신센터장인 김인중 석좌교수가 총괄하고, 한동대 딥러닝 연구실의 최진영 박사과정 대학원생이 핵심 기술 개발·통계 분석을, 학부생 김석원·송승언·박인수씨가 AI 모델 개발과 실험을 담당했다.


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