자기공명영상(MRI) 장비 촬영 없이 엑스레이(X-ray) 사진으로 요추협착증을 진단하는 인공지능(AI) 모델을 국내 연구진이 개발했다.

 서울대병원 신경외과 이창현 교수 연구팀은 2005∼2017년에 촬영된 요추협착증 환자 2천500명과 정상인 2천500명의 엑스레이 사진을 토대로 요추협착증을 진단할 수 있는 AI 모델을 개발했다고 8일 밝혔다.

 요추협착증은 척추관이 좁아져 신경을 압박하는 질환으로, 하반신에 통증이나 무감각·약화 등의 증상이 나타난다.

 정확하게 진단하려면 MRI 촬영이 필요하나 고가의 검사비와 긴 촬영 시간, 중소형 규모의 병의원에서는 장비를 구비하지 않은 점 등으로 인해 환자의 접근성이 떨어지는 상황이었다.

 이에 연구팀은 허리를 바로 세운 중립, 허리를 앞으로 숙이는 굴곡, 허리를 뒤로 쭉 펴는 신전 등 세 가지 자세에서 각각 촬영된 환자와 정상인의 엑스레이 사진을 AI 모델에 입력한 뒤 요추협착증을 진단할 수 있도록 학습시켰다.

 AI 모델은 세 가지 자세에서 추출된 이미지 특성을 결합·분석하는 과정을 거치면서 진단의 정확도를 상승시켰다.

 질환 의심 부위를 탐지하지 못하거나 정상인 부분을 질환으로 오인하는 오류도 낮췄다.

 AI 모델의 요추협착증 진단 성능은 연구팀 자체 검증에서 91.4%, 외부 검증에서 79.5%로 나타났다.

 연구팀은 AI 모델 개발로 MRI 촬영이 어려운 환경에서 다양한 자세를 취하고 촬영한 엑스레이 사진만으로 요추협착증을 조기에 진단할 수 있을 것으로 기대했다.

 특히 엑스레이 촬영은 MRI 촬영과 비교해 상대적으로 저렴한 의료비, 짧은 촬영 시간, 이동식 촬영이 가능한 장점이 있어 환자 편의도 개선될 것으로 봤다.

 이 교수는 "해당 모델을 활용하면 MRI 없이 엑스레이 촬영만으로 요추협착증을 진단할 수 있을 것"이라며 "심하지는 않으나 지속적인 요통을 겪는 환자에게 선별검사로 활용하면 의료비 부담을 줄일 수 있을 것"이라고 말했다.

 연구 결과는 국제 학술지 '사이언티픽 리포트'(Scientific Reports)에 게재됐다.