AI는 엑스레이를 관절염 치료를 위한 타임머신으로 바꿉니다.

의료 영상 컴퓨팅 및 컴퓨터 지원 중재에 관한 국제 회의(MICCAI 2025)에서 발표된 이 연구는 질병 진행을 추정하는 맞춤형 위험 점수와 함께 현실적인 “미래” X선을 생성할 수 있는 강력한 AI 모델을 설명합니다. 이러한 결과는 의사와 환자에게 시간이 지남에 따라 골관절염이 어떻게 진행될 수 있는지에 대한 시각적 로드맵을 제공합니다.

골관절염 진행 예측에 있어 중요한 진전

전 세계적으로 5억 명 이상의 사람들에게 영향을 미치는 퇴행성 관절 질환인 골관절염은 노인들에게 장애를 일으키는 주요 원인입니다. Surrey 시스템은 약 5,000명의 환자로부터 얻은 약 50,000개의 무릎 X-레이에 대해 훈련되었으며, 이는 동종 시스템 중 가장 큰 데이터 세트 중 하나입니다. 유사한 AI 도구보다 약 9배 빠르게 질병 진행을 예측할 수 있으며 더 효율적이고 정확하게 작동합니다. 연구원들은 이러한 속도와 정밀도의 조합이 기술을 임상 실습에 보다 신속하게 통합하는 데 도움이 될 수 있다고 믿습니다.

이번 연구의 수석 저자인 서리 대학교 시각, 음성 및 신호 처리 센터(CVSSP)와 인간 중심 AI 연구소의 데이비드 버틀러(David Butler)는 다음과 같이 설명했습니다.

“우리는 숫자나 예측을 제공하지만 설명이 많지 않은 의료용 AI 도구에 익숙합니다. 우리 시스템은 무릎이 악화될 가능성을 예측할 뿐만 아니라 실제로 미래의 무릎이 어떤 모습일지에 대한 현실적인 이미지를 보여줍니다. 오늘과 내년에 각각 하나씩 두 개의 엑스레이를 나란히 보는 것은 강력한 동기 부여가 됩니다. 이는 의사가 더 빨리 행동하는 데 도움이 되고 환자에게 치료 계획을 고수하거나 생활 방식을 바꾸는 이유를 더 명확하게 보여줍니다. 중요합니다. 우리는 이것이 위험을 알리고 골관절염성 무릎 관리 및 기타 관련 질환을 개선하는 방법에 전환점이 될 수 있다고 생각합니다.”

시스템이 변화를 시각화하는 방법

새로운 시스템의 핵심에는 확산 모델로 알려진 고급 생성 모델이 있습니다. 이는 환자 엑스레이의 “미래” 버전을 생성하고 관절의 16개 핵심 지점을 식별하여 잠재적인 변화를 추적할 영역을 강조 표시합니다. 이 기능은 AI가 모니터링하고 있는 무릎의 어느 부분을 임상의에게 정확히 보여줌으로써 투명성을 향상시켜 예측에 대한 자신감과 이해를 구축하는 데 도움이 됩니다.

서리 팀은 그들의 접근 방식이 다른 만성 질환에도 적용될 수 있다고 믿습니다. 유사한 AI 도구는 언젠가 흡연자의 폐 손상을 예측하거나 심장 질환의 진행을 추적하여 골관절염에 대해 이 시스템이 제공하는 것과 동일한 종류의 시각적 통찰력과 조기 경고를 제공할 수 있습니다. 연구원들은 이제 이 기술을 병원과 일상적인 의료 서비스에 적용하기 위해 협력을 모색하고 있습니다.

투명성 향상 및 조기 개입

Surrey의 CVSSP(시각, 음성 및 신호 처리 센터)의 AI 및 기계 학습 교수인 Gustavo Carneiro는 다음과 같이 말했습니다.

“초기 AI 시스템은 골관절염 진행의 위험을 예측할 수 있었지만 느리고 불투명하며 명확한 이미지가 아닌 숫자로 제한되는 경우가 많았습니다. 우리의 접근 방식은 현실적인 미래 X-레이를 신속하게 생성하고 가장 변화할 가능성이 가장 높은 관절 영역을 찾아냄으로써 큰 ​​진전을 이루었습니다. 이러한 추가 가시성은 임상의가 고위험 환자를 더 빨리 식별하고 이전에는 실용적이지 않았던 방식으로 치료를 개인화하는 데 도움이 됩니다.”