무릎 골관절염 진단프로그램./© News1

인공 신경망(ANN)을 활용해 50세 이상 중장년층의 무릎 골관절염 발생 위험을 자가진단하는 프로그램이 개발됐다.연세대 의과대학 의학공학교실 김덕원 교수팀은 컴퓨터 설문을 통해 한국인 무릎 골관절염 발병 위험을 확인하는 프로그램을 개발했다고 10일 밝혔다.

연구팀은 제5차 국민건강영양조사(2010년)에 참여한 50세 이상 2665명의 데이터를 활용해 골관절염을 유발하는 7개 위험인자를 선별한 후 인공 신경망(ANN)을 이용한 자가진단 프로그램을 구축했다.

7개 위험인자인 성별과 연령, 키와 몸무게(체질량 지수·BMI), 고혈압, 무릎 통증 유무, 청소, 걸레질, 빠른 걸음의 하루 활동량을 입력해 결과를 확인하는 방식이다.

예컨대 키 155센티미터(㎝)에 몸무게 48킬로그램(㎏), 무릎 통증이 없는 70세, 고혈압이 있으며 하루 1시간 정도 활동하는 여성은 골관절염 위험도가 6으로 고위험군으로 분류한다. 이 70세 여성은 무릎 골관절염에 걸릴 확률이 58%로 고위험군에 속한다. 골관절염 위험도는 0~3 저위험군, 4 경계선상, 5~9는 고위험군이다.

연구팀은 또 방사선학적 골관절염 중증도를 '켈그렌-로렌스 체계(KL)'에 따라 0~4단계까지 구분했다.

KL 값이 2 이상이면 골관절염이며 4는 증상이 제일 심한 경우다. 앞선 사례 여성은 KL 값이 2로 골관절염에 해당한다.

김 교수는 "통증이 없어도 고위험군에 속하면 프로그램을 통해 위험도를 분류한다"며 "체중과 혈압을 낮추고, 과도한 무릎 사용을 줄여야 한다"고 설명했다.

이번 연구 논문은 미국 공공과학도서관에서 발행하는 국제학술지 '플로스 원(PLOS ONE)'에 실렸다.


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