딥러닝을 활용하면 무릎 관절염 진행 예측이 가능하다.
무릎 관절염은 나이가 들어서 생기는 퇴행성 관절염이 흔하다. 원인은 노화나 원래 유전적적으로 관절염이 일찍 발생할 수 있도록 프로그램화 되어 있는 경우도 있다. 생활이나 작업에서 일찍 발생되는 경우도 있다. 즉 농사일을 많이 짓거나 쪼그려서 일을 많이 한 경우 관절염을 잘 생기는 것도 있다. 물론 척추나 손가락에 많이 발생하하지만 무릎의 경우는 세번째로 무릎에 퇴행성 관절염이 많이 생긴다.
앞에서 언급한 것 외에 아직까지 퇴행성 무릎 관절염은 정확히 어떤 원인으로 발생하는 지는 명확하게 밝혀지지 않지만 남성보다는 여성에서 더 많이 발생하고 근육이 감소된 경우에 무릎 관절이 적응 능력이 떨어지면서 생긴다고 생각된다. 특히 비만 같은 경우에는 무릎과 고관절의 관절염을 일으켜서 마약 체중을 5kg 정도 감량한다고 하면 관절염이 발생할 위험은 50%정도 감소한다고 하니 직접적으로 관련은 확실히 있다.
병원에 내원하여 무릎 관절염 진단을 위해 사진을 찍게 되는데 관절염은 4단계로 나눌 수 있다. 대부분 허벅지와 종아리로 이루어지는 무릎 관절 사이가 얼마나 좁아 졌는지에 따라서 분류하는데 1단계는 무릎 관절 간격이 잘 유지 되어있는 경우이다. 두번째는 관절 간격이 좁아졌지만 50%이하로 줄어들어 있지 않는 것이 2단계, 그리고 3단계는 관절 연골이 마모되어 반 이상 관절이 좁아진 경우, 관절염 말기라고 하면 관절 연골이 거의 마모되어 무릎 뼈와 서로 맞닿아 있어서 인공관절 수술이 필요한 상태를 말한다. 현재 무릎 통증이 있어서 일반 사진을 찍었을 경우 전문의들은 현재의 상황을 진단해 줄 수 있지만 앞으로 관절염이 진행을 할지는 예언자가 아니기에 예측을 하지 못한다.
요즘은 인공지능의 발달로 관절염 예측이 가능해 졌다. 즉 인공지능에 환자의 나이와 성별, 무릎 다친 병력 그리고 다리가 휘어져 있는 각도, 그리고 위에서 말한 사진 상에서 관절염의 정도를 입력하게 되면 인공지능 컴퓨터가 계속 그 데이터를 인지하여 딥 러닝에 의한 관절염이 진행할지 여부에 대해서 판단하여 알려 주게 된다.
올해 미국에서 발표된 존슨 홉킨스 대학과 하버드 대학의 공동 연구팀이 개발하여 발표에 따르면 1950명의 관절염 환자를 대상으로 한 2300 무릎 케이스를 대상으로 딥 러닝에 의한 인공지능이 의미 있게 잘 예측 하였다고 판단하였다.
실제로 무릎 관절염 환자분들이 내원 하였을 때 관절염이 진행 할 것인지. 내 무릎의 수명은 얼마나 되는지에 대해서 막연하게나마 예측을 하여도 정확치 않는 경우가 대부분이다.
정재훈 안산 에이스병원 원장은 “만일 인공지능 컴퓨터가 우리의 무릎과 나에 대한 몇개의 데이터를 넣어서 관절염 진행이 될 것으로 생각되면 더욱 더 관절염의 진행을 막기위해서 근력 운동이 강화나 약물치료 그리고 생활에서의 자세 변화 등을 신경 써서 무릎 건강에 대해서 신경을 쓸 수 있으며 향후에는 일반 사진 뿐 아니라 MRI를 통해서 무릎 연골의 상태를 자세히 체크할 수 있어 더 정확한 예측이 가능할 것으로 사료된다”고 밝혔다.
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