국내 다기관 공동연구팀이 인공지능(AI)을 활용해 무릎 골관절염 환자 연골을 3차원으로 정밀 재현하는 기술의 연구 성과를 국제학술지에 발표한다.

이번 연구는 디지털 헬스케어 기업 스카이브 딥러닝 기반 3D 의료영상 변환·분할 시뮬레이션 솔루션 ‘ZIFT(지프트)’를 사용한 다기관 공동연구 결과다.

용인세브란스병원 박준영 교수가 제1저자로 세브란스병원 박관규·권혁민 교수, 강남세브란스병원 조병우 교수와 연세사랑병원 의료진이 공동으로 참여했다.

연구팀은 무릎 골관절염 환자 MRI 영상을 기반으로 대퇴골과 경골 연골을 인공지능으로 자동 분할하고, 이를 3차원(3D) 모델로 재구성하는 기술을 구현했다. 

기존 CT 기반 수술계획 시스템이 뼈 구조 외에 연골을 직접 시각화하는 데 한계가 있었던 것과 달리 ZIFT는 MRI 영상을 AI 기술로 극대화해 정밀한 3D 모델링을 가능케 했다.

특히 이번 연구는 단일 기관 데이터에 국한되지 않고, 서로 다른 MRI 장비와 촬영 프로토콜을 사용하는 여러 의료기관 데이터를 활용해 외부 검증을 수행했다. 

이를 통해 다양한 임상 환경에서도 안정적으로 작동하는 ZIFT 다기관 일반화 성능을 입증했다는 점에서 학술적 의미가 크다는 평가다.

스카이브 측은 ZIFT가 식약처 허가를 획득했으며, 평가유예 신의료기술인 ‘인공무릎관절전치환술을 위한 MRI 영상 기반 맞춤형 수술 가이드’에 활용 가능한 핵심 솔루션이라고 설명했다.

ZIFT는 MRI 영상에서 뼈와 연골 정보를 정밀하게 3D 모델로 변환하고, 이를 기반으로 환자 개인의 해부학적 특성을 반영한 수술 시뮬레이션과 맞춤형 수술 가이드(PSI) 제작을 지원한다. 

연구팀은 이번 학술적 성과를 통해 해당 기술이 향후 정밀의료 및 로봇수술 분야에서도 활용 가능성이 클 것으로 보고 있다.

한편, 이번 연구결과는 국제학술지 ‘JMIR Medical Informatics’에 게재될 예정이다.