AI 모델, MRI와 생화학 데이터로 무릎 관절염 악화 예측 정확도 높여

인공지능을 활용한 복합 예측 모델이 무릎 관절염 악화를 보다 정확하게 예측할 수 있다는 연구 결과가 나왔다. 총 594명의 무릎 관절염 환자 데이터를 활용한 중국 충칭의과대학의 정왕(Ting Wang) 연구팀은 MRI 영상 분석, 생화학적 지표, 임상 정보를 결합한 AI 모델 ‘Load-Bearing Tissue Radiomic plus Biochemical biomarker and Clinical variable Model(LBTRBC-M)’을 개발해 PLOS Medicine에 발표했다. 이 모델은 2년 간의 추적 관찰 데이터를 바탕으로, 환자의 통증 악화, 관절 틈의 좁아짐(구조적 악화), 또는 증상 변화 없음 여부를 두 번째 2년 내에 정확하게 예측하는 데 성공했다. 특히, 모델을 활용한 주치의들의 예측 정확도는 기존 46.9%에서 65.4%로 향상됐다. 연구팀은 이 모델이 개인 맞춤형 조기 개입을 가능하게 할 수 있으며, 비침습적 영상 생체지표를 통해 복잡한 임상 데이터에서 유의미한 신호를 도출할 수 있음을 입증했다고 강조했다. 다만, 더 많은 환자군에서의 검증과 모델 개선이 필요하다는 점을 부연했다.