-전장 하지 X-ray서 4개 정렬 각도 자동 측정…영상 1장당 평균 0.11초 소요
-외부 의료기관 영상 100장 검증서 측정 오차 1° 미만…‘unvex’로 의료기기 허가

정형외과 의료기기 및 디지털 헬스케어 전문기업 스카이브가 연세대학교 의과대학 연구진과 공동 수행한 경량 딥러닝 기반 하지 정렬 자동 측정 연구가 국제학술지 ‘BioMedical Engineering OnLine’에 게재 승인됐다고 밝혔다.

이번 연구에는 연세대학교 용인세브란스병원 박준영 교수가 제1저자로 참여했으며, 강남세브란스병원 조병우 교수가 공동 교신저자를 맡았다.

연구팀이 개발한 인공지능(AI) 모델은 전장 하지 X-ray 영상을 기반으로 무릎 인공관절 수술이나 교정 수술 계획에 필요한 4개 정렬 각도를 자동 측정하도록 설계됐다.

기존 딥러닝 모델이 대규모 학습 데이터와 고성능 연산 장비를 요구하는 데 비해 이번 모델은 상대적으로 적은 데이터와 연산 자원으로 작동할 수 있도록 경량화한 것이 특징이다.

스카이브에 따르면 해당 모델은 영상 1장을 평균 0.11초 만에 측정했다. 의료진이 수작업으로 계측하는 과정과 비교해 측정 시간을 줄일 수 있도록 개발됐다.

외부 의료기관 영상을 활용한 검증도 진행했다.

연구팀은 모델 개발에 사용하지 않은 다른 의료기관의 영상 100장을 대상으로 외부 검증을 실시했으며, 4개 정렬 각도 모두에서 측정 오차가 1° 미만으로 나타났다고 밝혔다. 이를 통해 학습 데이터가 수집된 병원과 다른 환경에서도 일정 수준의 측정 성능을 확인했다는 설명이다.

이번 연구에서 개발·검증한 AI 기술은 ‘unvex’라는 제품명으로 2026년 5월 디지털 의료기기 허가를 받았으며 현재 임상 현장에서 활용되고 있다.

스카이브 관계자는 “경량 모델로도 다른 의료기관의 영상에서 1° 미만의 측정 오차를 유지하면서 영상 1장을 평균 0.11초 만에 분석할 수 있음을 확인했다”며 “의료진이 수작업으로 수행하던 계측 업무의 효율성을 높일 수 있다는 점에 의미가 있다”고 말했다.

이어 “검증된 영상 분석 기술을 향후 AR 기반 수술 내비게이션과 환자맞춤형 수술기구 등 수술 준비 단계의 기술과 연계해 나갈 계획”이라고 덧붙였다.

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