[Hinews 하이뉴스] 신현진 건국대병원 안과 교수팀이 딥러닝 기반 안와 골절 진단 모델을 개발해 CT 영상에서 99.5% 정확도를 기록했다고 밝혔다. 특히 급성 골절과 만성 골절을 구분하는 AI 시스템을 구축해 치료 계획 수립에 도움을 줄 것으로 기대된다.
이번 연구는 ‘Deep-Learning Method for the Diagnosis and Classification of Orbital Blowout Fracture Based on Computed Tomography’라는 제목으로, 미국 ‘Journal of Oral and Maxillofacial Surgery’에 게재됐다. 신 교수와 김수영, 고현강, 이형우 교수팀이 공동 연구를 수행했으며, 제133회 대한안과학회에서 학술상을 받았다.
안와 골절은 안구를 둘러싼 뼈가 외부 충격으로 부러지는 질환으로, 복시, 안구운동 제한, 감각 이상 등 증상이 나타날 수 있다. CT 진단이 가능하지만, 미세 골절은 전문의도 놓칠 수 있어 AI 진단 보조가 필요하다.
연구팀은 CT 영상으로 골절 여부, 위치, 시기를 구분하는 3단계 딥러닝 모델을 개발했다. 첫 번째 모델은 골절 유무를 99.5% 정확도로 판별하고, 두 번째 모델은 골절 위치(내측벽, 하벽, 내하측벽)를 97.4% 정확도로 구분했다. 세 번째 모델은 급성인지 만성인지 96.8% 정확도로 분류해 임상 활용 가능성을 높였다.
2005년부터 2024년까지 건국대병원에서 진단받은 233명 환자의 1,264건 CT 데이터를 활용해 전문의가 라벨링한 이미지를 학습시켰다. 모델은 Neuro-T 플랫폼으로 개발됐으며, 85% 데이터를 학습, 15%를 평가에 사용했다.
급성과 만성을 구분하는 모델은 치료 결정에 중요한 정보를 제공한다. 급성 골절은 수술이 필요한 경우가 많고, 만성 골절은 증상과 환자 요구에 따라 치료 방향이 달라질 수 있다. 이 AI 시스템은 응급 상황에서 의료진의 빠른 판단을 지원하고, 의료 접근성이 낮은 지역에서 미세 골절 진단을 돕는 역할도 기대된다.
신현진 건국대병원 안과 교수(왼쪽), 이번 연구에 핵심적 역할을 한 김수영 연구원(오른쪽) (사진 제공=건국대병원)
신현진 교수는 “이 기술은 광대골, 하악골 등 다른 안면골 골절 진단에도 적용할 수 있다”며, “향후 AI와 3D 프린팅 기술을 결합해 맞춤형 임플란트 설계까지 가능한 통합 진단·치료 시스템을 개발할 것”이라고 밝혔다.
