척추 질환의 진단 및 결과 예측 분야에 대한 인공 지능 학습법의 적용

Abstract

인공 지능은 기계 학습 및 인공 신경망을 포함하는 개념이며, 컴퓨터의 빠른 연산을 바탕으로 대규모 데이터의 신속한 분석이 가능한 특징을 보인다. 인공 지능 기술을 도입한 특정 질환의 진단 및 예후를 추정하는 다양한 의학 연구가 보고되었다. 최근에는 영상 자료의 인식 및 분석에 유용한 컨볼루션 신경망(convolutional neural network) 학습법을 활용한 많은 의학 관련 연구가 보고되어 있다. 척추 질환을 포함한 정형외과의 다양한 질환들은 단순 방사선 검사, 전산화 단층 촬영 검사 및 자기 공명 영상 검사 등영상 자료가 환자의 진단 및 치료를 결정하는 데 필수적이다. 따라서 타 의학 분야에 비해 정형외과 질환의 진단 및 치료에 인공지능 학습법이 적용될 수 있는 많은 영역이 있다. 의료 정보화 시대에 정형외과 의사가 주도적으로 인공 지능 기술을 도입하는 것은 환자의 진단 및 치료에 긍정적인 요인이 되어 의학 발전에 기여하는 바가 클 것으로 판단된다. 본 종설에서는 인공 지능의 개략적인 내용을 정리하고 척추 질환의 진단 및 결과 예측에 기계 학습법을 활용한 연구들을 소개한다.

Artificial intelligence is a concept that includes machine learning and artificial neural networks and is characterized by the rapid analysis of large-scale data based on fast computation of computers. Various medical studies have been reported to estimate the diagnosis and prognosis of specific diseases using artificial intelligence technology. Recently, many medical studies using a convolutional neural network, which is particularly useful for imaging recognition and analysis, have been reported. For various diseases in orthopedic surgery, including spinal diseases, imaging data, such as simple radiographs, computed tomography, and magnetic resonance imaging, are essential for determining the diagnosis and treatment of patients. Therefore, compared to other fields of medicine, there are many disease entities where artificial intelligence can be applied to the diagnosis and treatment of orthopedic diseases. With the increasing importance of medical informatics, the introduction of artificial intelligence by orthopedic surgeons will positively contribute to the development of medicine. This review outlines artificial intelligence and introduces studies using machine learning to diagnose and predict spinal diseases.