세계에서 가장 흔한 관절 질환 중 하나인 고관절 질환은 특히 청소년과 젊은 성인에게 많이 발생하며 뻣뻣함, 통증 또는 다리를 절뚝거리는 증상을 유발합니다. 하지만 2D 의료 영상만으로는 진단하기 어려울 수 있습니다.
이러한 질환을 치료하기 위해 보스턴 아동 병원(BCH)의 청소년 및 청년 고관절 보존 프로그램은 미국 최초로 완전 자동화된 AI 도구를 병원 전체에 배포했습니다.
VirtualHip이라고 불리는 이 툴은 일상적인 의료 이미지에서 고관절의 3D 모델을 생성하고 해부학 및 운동 관련 문제를 평가하며 의료진에게 진단 및 치료 지침을 제공할 수 있습니다. 이 툴은 하버드 의과대학의 주요 소아과 병원인 BCH의 정형외과 연구소에서 엔비디아 DGX 플랫폼을 사용하여 구축되었습니다.
엔지니어, 컴퓨터 과학자, 정형외과 의사, 방사선 전문의, 소프트웨어 개발자 등 10명으로 구성된 연구팀이 엔비디아 학술 하드웨어 보조금의 일부 지원을 받아 이 프로젝트를 진행하고 있습니다.
연구소의 수석 연구원이자 BCH의 근골격 정보학 그룹 책임자이자 하버드 의과대학 정형외과 조교수인 아타 키아푸르 박사는 “임상의는 AI를 사용하여 일상적으로 수집하는 임상 데이터에서 더 많은 가치를 얻을 수 있습니다.”라고 말합니다. “이 도구는 의사들이 진단과 치료에서 더 나은 선택을 할 수 있도록 역량을 강화하고, 환자에게 최상의 치료를 제공하는 데 집중할 수 있는 시간을 확보할 수 있습니다.”
관절에 정확히 도달하기
임상의는 물리 치료부터 고관절 전치환술에 이르기까지 다양한 수준의 개입을 포함하는 치료 계획을 X-레이, CT 스캔 또는 MRI와 같은 2D 이미지만을 기반으로 결정해야 하는 경우가 많습니다. 이러한 이미지에서 3D 모델을 자동으로 생성하고 이를 사용하여 종합적인 관절 평가를 수행하면 진단의 정확성을 높여 치료 계획을 세우는 데 도움이 될 수 있습니다.
“저는 2013년에 BCH에서 정형외과 의사와 함께 포스트닥 과정을 시작하면서 엔지니어나 과학자가 환자 치료에 어떻게 도움을 줄 수 있는지 알게 되었습니다.”라고 바이오메디컬 엔지니어로 훈련받은 키아푸어 박사는 말합니다. “수년 동안 병원에는 엄청난 양의 데이터가 있지만, 임상에서 사용하기 위한 효율적인 데이터 처리는 여전히 충족되지 않은 큰 요구 사항이라는 것을 알게 되었습니다.”
BCH의 고관절 클리닉 및 방사선 데이터베이스와 완전히 통합된 VirtualHip은 이러한 격차를 메우는 데 도움이 됩니다.
임상의는 웹 기반 포털을 통해 소프트웨어 도구에 로그인하여 2D 의료 이미지의 3D 시뮬레이션을 보고 상호 작용하며 분석 요청을 제출하고 촬영 후 방사선 보고서를 받는 것보다 평균 4배 빠르게 한 시간 이내에 결과를 확인할 수 있습니다.
오차 범위가 1밀리미터 미만인 3D 모델을 생성하는 이 도구는 형태적 이상을 평가하고 고관절 뼈가 서로 마찰하여 발생하는 통증과 같은 고관절 운동과 관련된 문제를 식별할 수 있습니다.
VirtualHip은 지난 20년 동안 BCH에서 진료받은 환자의 수천만 건의 임상 기록과 영상 데이터가 담긴 데이터베이스를 사용하여 개발되었습니다. 키아푸어 박사팀은 자연어 처리 모델과 컴퓨터 비전 알고리즘을 사용하여 이 데이터를 처리하여 정상 고관절과 병적 고관절 발달을 분석하고 부상 위험과 치료 결과에 영향을 미치는 요인을 식별하도록 도구를 학습시켰습니다.
이를 통해 VirtualHip은 현재 환자를 유사한 인구통계학적 배경을 가진 이전에 치료받은 환자와 비교하여 환자별 위험 평가 및 치료 계획을 제공할 수 있습니다.
키아푸어 박사는 “엔비디아의 하드웨어 지원 덕분에 이 모든 것이 가능했습니다.”라고 말합니다. “DGX는 미세 조정된 임상 AI 모델을 위해 20년 이상의 과거 데이터에 대한 고급 연산을 가능하게 했습니다.”
더 명확한 설명, 환자를 위한 더 나은 결과
의사의 진단 및 치료 계획을 지원하는 것 외에도 VirtualHip은 환자가 자신의 상태를 더 잘 이해할 수 있도록 도와줍니다.
“환자가 엑스레이를 보면 실제 고관절처럼 보이지 않지만, 회전이 가능한 3D 모델을 사용하면 의사는 관절이 부딪히거나 불안정한 부분을 정확히 보여줄 수 있습니다.”라고 키아푸어 박사는 말합니다. “이를 통해 환자는 자신의 질환을 더 잘 이해할 수 있으며, 일반적으로 의사의 처방에 더 순응하게 됩니다.”
이러한 유형의 시각화는 특히 어린이와 젊은 성인에게 유용하다고 키아푸어 박사는 덧붙였습니다.
버추얼힙 프로젝트는 개인화된 분석과 치료 추천을 위해 거대 언어 모델과 생성형 AI를 사용하는 환자 대면 플랫폼을 향한 작업을 포함하여 지속적으로 개발 중입니다.
BCH 연구진은 이 제품을 다른 병원에서 사용할 수 있도록 상용화할 계획입니다.
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