[Hinews 하이뉴스] 정형외과 의료기기·디지털 헬스케어 기업 스카이브가 연세대학교 의과대학 연구진과 함께 진행한 경량 딥러닝 기반 하지 정렬 자동 측정 연구가 국제학술지 ‘BioMedical Engineering OnLine’에 게재 승인됐다고 밝혔다.

용인세브란스병원 박준영 교수가 제1저자로, 강남세브란스병원 조병우 교수가 공동 교신저자로 참여했다.


연구팀이 개발한 인공지능(AI) 모델은 전장 하지 X-ray 영상에서 무릎 인공관절 수술과 교정 수술 계획에 쓰이는 하지 정렬 각도 4가지를 자동으로 측정한다. 연구팀은 기존 딥러닝 모델이 대규모 학습 데이터와 고성능 연산 장비를 요구했던 점을 고려해, 적은 데이터와 연산 자원으로도 쓸 수 있도록 모델을 가볍게 만들었다고 설명했다.

연구팀에 따르면 이 모델은 영상 1장을 평균 0.11초에 분석했고, 기존 AI 모델이나 의료진의 수동 계측보다 측정 시간이 짧았다. 복잡한 연산 환경에 대한 의존도를 낮추면서도 빠른 분석 성능을 구현해 의료 현장에서의 활용 가능성을 높였다는 평가다.

성능은 외부 영상으로도 평가했다. 모델 개발에 쓰이지 않은 다른 의료기관의 X-ray 영상 100장에서 4개 정렬 각도 모두 측정 오차가 1° 미만이었다. 연구팀은 학습 환경과 다른 의료기관의 영상에서도 정확도가 유지된 것으로 보고했다.

회사 설명으로는 이 기술은 ‘unvex’라는 제품명으로 2026년 5월 디지털 의료기기 허가를 받았고 현재 임상 현장에서 쓰이고 있다.

스카이브 관계자는 "이번 연구를 통해 경량 AI 모델이 다른 병원의 영상에서도 1도 미만의 측정 오차를 유지하면서 0.11초 만에 분석을 수행할 수 있다는 점을 확인했다"고 말했다. 이어 “의료진이 직접 하던 계측 과정을 줄일 수 있다는 데 의미가 있다며, AR 기반 수술 내비게이션과 환자맞춤형 수술기구 같은 수술 준비 단계 기술과의 연계를 이어 가겠다”고 덧붙였다.