이용석 분당서울대병원 정형외과 교수팀이 대표적인 인공지능(Artificial Intelligence, AI) 중 하나인 머신 러닝(Machine Learning)을 활용해 무릎 관절염의 진행속도와 예후를 예측할 수 있는 모델을 개발했다. 이에 따라 1차 병원에서도 무릎 관절염 환자를 체계적으로 관리할 수 있을 것으로 기대된다. 

관절염은 뼈와 뼈가 만나는 관절에 여러 가지 원인에 의해 손상 또는 염증이 발생하는 질병이다. 관절염 환자는 통증으로 움직임을 제한받을 뿐만 아니라 지속될 경우 신체의 구조적 변화까지 발생할 수 있어 체계적인 치료가 필요하다.

하지만 엑스레이(X-ray)만 이용해 관절염의 상태를 확인하고 치료를 결정하는 것은 부정확한 경우가 많으며, 자가 공명 영상법(MRI)를 활용하기엔 환자의 비용적인 부담이 컸었다. 이를 보완하고자 여러 치료 모델이 등장했지만 환자의 특성과 다양한 무릎 관절염의 형태를 고려하지 않는 비슷한 치료 방법을 제시하는 등 여러 문제가 있었다.

이에 이용석 교수팀은 AI 기법 중 하나이자 컴퓨터에 특정한 명령 없이 데이터를 토대로 스스로 모델을 찾을 수 있는 방법인 머신 러닝을 활용해 무릎 관절염 환자의 질환 진행 속도와 예후에 대한 예측모델을 개발했다.

이용석 교수는 예측모델을 개발하기 위해 2003년부터 2019년까지 내원한 관절염 환자 83,280명의 △인구통계학(연령, 성별, 체질량지수, 골밀도 등) △직업(무릎에 영향을 줄 수 있는 직업 등) △동반질환(고혈압, 당뇨, 치매 등) △방사선학 데이터(무릎 초기 정보, 수술 정보 등)를 활용했다.

이 교수팀이 이번에 개발한 예측모델은 관절염의 진행속도와 예후 예측을 각각 71%, 88%의 정확도를 보였으며, 관절염에 가장 크게 미치는 요인은 초기 관절염의 정도와 무릎에 영향을 주는 직업으로 나타났다. 따라서 이를 활용한다면 환자의 상태를 진단하고 향후 치료 및 예후를 결정하는데 큰 도움이 될 것으로 기대하고 있다.

또한, 이 모델은 환자의 관절염을 진단하기 위한 별도의 복잡한 절차 없이, 환자의 개별 조건을 토대로 진행/분석할 수 있어 상급병원이 아닌 1차 병원에서도 쉽게 사용될 것으로 예상된다.

연구의 교신저자 이용석 교수는 “관절염을 치료하기 위해선 꾸준한 관리가 필요한데 기존의 방법들은 효과/비용 등 여러 문제가 있었다”라며, “해당 모델을 사용할 경우 1차 진료 현장에서도 편리하고 비교적 저렴하게 환자의 치료 방법과 예후를 예측할 수 있을 것”이라고 밝혔다.

한편, 해당 연구는 머신러닝 활용한 관절염 진행속도 및 치료 예측(Prediction of progression rate and fate of osteoarthritis: Comparison of machine learning algorithms)의 제목으로 저명한 SCI급 학술지인 정형외과학회지(Journal of Orthopaedic Research)에 게재됐다.