스카이브가 연세대 의대 연구진과 공동으로 수행한 경량 딥러닝 기반 하지 정렬 자동 측정 연구가 국제학술지 ‘바이오메디컬 엔지니어링 온라인(BioMedical Engineering OnLine)’ 에 게재 승인됐다.
정형외과 의료기기·디지털 헬스케어 기업 스카이브는 하지 전체를 촬영한 엑스레이 영상에서 4개 정렬 각도를 자동으로 측정하는 인공지능(AI) 모델의 성능을 확인했다고 밝혔다. 모델이 영상 한 장을 분석하는 데 걸린 시간은 평균 0.11초였다. 외부 의료기관 영상을 이용한 검증에서는 4개 각도 모두 측정 오차가 1도 미만이었다.
연구팀은 무릎 인공관절 수술과 교정 수술 계획에 필요한 하지 정렬 각도를 적은 학습 데이터와 연산 자원으로 측정할 수 있도록 경량 모델을 설계했다. 스카이브에 따르면 측정 시간은 의료진이 직접 각도를 잴 때보다 짧았으며, 기존 딥러닝 모델과 비교해도 분석 속도가 빨랐다.
외부 검증에는 모델 개발에 사용하지 않은 다른 의료기관의 전장 하지 엑스레이 영상 100장을 활용했다.
학습에 활용하지 않은 의료기관의 영상으로 성능을 확인했다는 점은 모델의 임상 적용 가능성을 평가하는 중요한 근거로 볼 수 있다.
이번 공동 연구는 연세대학교 용인세브란스병원 박준영 교수가 제1저자로 참여하고 강남세브란스병원 조병우 교수가 공동 교신저자를 맡아 진행됐다. 연구 성과를 바탕으로 개발된 AI 기술은 'unvex'라는 제품명으로 2026년 5월 디지털 의료기기 허가를 받았으며, 현재 임상 현장에서 사용되고 있다.
스카이브 관계자는 “이번 연구에서 경량 AI 모델이 0.11초라는 빠른 속도와 1도 미만의 측정 오차를 동시에 구현할 수 있다는 사실을 확인했다”며 “의료진이 직접 수행하던 하지 정렬 계측 업무의 부담을 줄일 수 있다는 데 의미가 있다”고 설명했다.
이어 “향후 영상 분석 기술을 AR 기반 수술 내비게이션과 환자맞춤형 수술기구 등 관련 기술과 연결해 수술 준비 과정에서의 활용 범위를 넓혀 나가겠다”고 밝혔다.
정희원 기자 happy1@segye.com
