평소 요가를 즐기던 30대 여성 A씨는 언제부턴가 특정 자세를 취할 때 사타구니에 찌릿한 통증을 느꼈다. 유연성이 부족해 생긴 단순 통증이라 생각하며 스트레칭 강도를 높였지만, 오히려 통증은 심해졌고 급기야 절뚝거리며 걷게 됐다. 병원 정밀검사 결과, 원인은 선천적으로 골반 뼈가 허벅지 뼈를 제대로 덮지 못하는 ‘고관절 이형성증’이었다. 이미 연골이 상당 부분 손상된 ‘이차성 관절염’ 단계에 접어들어 결국 인공관절수술을 받기로 했다. 관절염은 주로 노화로 인해 발생하는 퇴행성 질환으로 생각하기 쉽다. 하지만 고관절의 경우 선천적 혹은 발달 과정에서의 구조적 결함이 원인이 되어 이른 나이에 발생하는 경우가 많다. 특히 최근 젊은 층을 중심으로 고관절 통증을 호소하는 환자가 늘고 있어 주의가 요구된다. 여성환자 압도적… 뼈가 얕아 생기는 구조적 결함인 ‘작은 비구’가 원인 고관절 이형성증은 골반뼈의 소켓 부분인 '비구'가 대퇴골두(허벅지 뼈 윗부분)를 충분히 덮어주지 못하는 선천적·발달성 질환이다. ▲한림대학교동탄성심병원 정형외과 고영승 교수 성인이 될 때까지 증상이 없는 경우가 많아 방치하기 쉽지만, 비정상적인 구조로 인해 특정 부위에 체중이 집중되면서 연골이 빠르게 손상되어 이차성 관절염을 유발하는 주원인이 된다. 고관절이 불안정하게 맞물리다 보니 좁은 면적에 과도한 압력이 가해지고, 이로 인해 비구순(관절막)이 파열되거나 연골이 비정상적으로 빠르게 마모된다. 노화가 주원인인 일반 퇴행성 관절염과 달리, 구조적 불안정성이 연골 손상을 앞당겨 이차성 관절염을 유발하는 것이다. 실제로 건강보험심사평가원 통계에 따르면, 구조적 결함으로 인해 발생하는 ‘고관절 이형성증(상병코드 M16.2, M16.3)’ 환자수는 지난해 7842명으로 최근 5년간 171%나 급증했다. 특히 성별로 살펴보면 여성 환자가 5616명으로 남성(2226명)보다 2.5배 이상 많았으며, 전체 환자 중 30~50대 활동기 연령층이 27.5%를 차지했다. 한림대학교동탄성심병원 정형외과 고영승 교수는 “고관절 이형성증의 증가는 의학의 발달로 과거에는 진단되지 않았던 미세한 이형성증을 조기에 발견하는 사례가 많아졌기 때문”이라며 “또한 통증을 참고 살기보다 적극적으로 병원을 찾아 삶의 질을 높이려는 환자들이 늘어난 것도 주요한 원인”이라고 분석했다. 사타구니 통증 지속되면 고관절 이형성증 의심해야 고관절은 우리 몸의 하중을 지탱하며 보행과 일상적인 움직임을 가능케 하는 핵심 관절이다. 하지만 고관절 이형성증은 초기 단계에서 뚜렷한 통증이나 전조증상이 나타나지 않아 조기 발견이 매우 어렵다. 문제는 이러한 구조적 결함을 인지하지 못한 채 방치하거나, 건강을 위해 시작한 고강도 운동을 지속할 경우에 발생한다. 관절을 보호하는 비구순이 파열되거나 연골 마모가 급격히 가속화되면서, 자칫 이른 나이에 인공관절수술을 받아야 하는 심각한 상황에 직면할 수 있기 때문이다. 고관절 이형성증의 대표적인 의심증상으로는 걷거나 계단을 오를 때, 혹은 양반다리를 할 때 사타구니나 옆 골반 부위가 뻐근하고 욱신거리는 통증이 느껴지는 경우다. 또한 장시간 걸었을 때 통증이 심해지며 보행이 부자연스럽거나 몸이 뒤뚱거리는 느낌이 들 때, 또는 다리를 벌리거나 오므리는 동작에서 이전과 다른 제약이 느껴진다면 고관절 구조의 이상을 의심해봐야 한다. 특히 요가나 필라테스처럼 관절의 가동 범위가 큰 운동을 한 뒤 사타구니 부근의 통증이 며칠간 이어진다면 단순 근육통으로 치부해서는 안 된다. 고영승 교수는 “고관절 이형성증에 의한 관절염은 가장 활발하게 사회활동을 해야 할 시기에 찾아와 삶의 질을 급격히 떨어뜨리는 질환”이라며, “특히 젊은 층에서 단순 근육통으로 오인해 방치하다 연골이 다 닳은 상태로 병원을 찾는 경우가 많으므로, 사타구니 통증이 지속된다면 정밀 검사를 통해 반드시 확인해야 한다”고 말했다. 로봇수술로 정밀도 극대화… 변형된 골 구조 맞춤치료 고관절 이형성증으로 인해 관절염이 말기까지 진행되었다면 인공관절 치환술이 불가피하다. 이때 가장 중요한 것은 변형된 골 구조에 맞춰 인공관절을 얼마나 정확한 각도로 삽입하느냐다. 각도가 조금만 어긋나도 수술 후 탈구나 다리 길이 차이 등의 부작용이 발생할 수 있기 때문이다. 최근에는 로봇 인공 고관절수술로 정밀도의 난제를 해결하고 있다. 로봇수술의 가장 큰 장점은 환자 개개인의 고유한 해부학적 골 구조에 완벽히 맞춰 수술이 가능하다는 점이다. 수술 전 3D CT 촬영을 통해 환자의 골반 구조를 입체적으로 분석하고, 이를 바탕으로 ‘환자 맞춤형’ 수술을 계획한다. 인공관절이 들어갈 최적의 위치를 계획하고 수술 중에는 로봇 팔이 계획된 절삭 범위를 벗어나지 않도록 제어해 정상 뼈와 주변 조직의 손상을 최소화한다. 특히 로봇수술의 핵심은 ‘생체 역학적 재건’의 최적화에 있다. 단순히 인공관절을 뼈에 끼워 넣는 것을 넘어, 환자마다 다른 다리 길이, 관절의 회전 중심, 대퇴골두와 골반 사이의 수평 거리인 ‘오프셋(Offset)’ 등을 수치화해 분석한다. 이를 통해 인공관절이 기능적으로 가장 완벽하게 작동할 수 있는 위치를 찾아내므로, 수술 후 관절의 기능을 정상에 가장 가깝게 복원할 수 있다. 고영승 교수는 “고관절 이형성증 환자는 비구와 대퇴골의 변형이 심해 정교한 술기가 요구된다”며 “로봇을 활용하면 3D CT 데이터를 기반으로 환자 고유의 해부학적 구조를 완벽하게 파악할 수 있고, 이를 통해 생체 역학적으로 가장 이상적인 위치에 인공관절을 삽입함으로써 수술 후 탈구율을 낮추고 보행 기능을 최적화할 수 있다”고 설명했다. 수술 후 관리, ‘건강한 삶’의 열쇠 인공 고관절수술 후에도 관절 손상을 예방하는 관리가 매우 중요하다. 초기에는 다리를 꼬고 앉거나, 바닥에 쪼그려 앉는 자세, 과도하게 허리를 숙이는 동작은 피해야 한다. 고영승 교수는 “우리나라 특유의 좌식 문화는 고관절에 무리를 주기 쉬우므로 침대와 의자를 사용하는 입식 생활로 전환하는 것이 좋다”며 “수술 후 적절한 체중 관리와 꾸준한 근력 운동은 인공관절을 오래 사용하는 것을 넘어, 환자 본인이 통증 없는 자유로운 움직임을 되찾고 더 활력 넘치는 삶을 살아가기 위해 필수적”이라고 강조했다.

차세대 방사선 치료 기술로 주목받는 ‘플래시(FLASH)’의 임상 적용이 한 발 더 가까워졌다. 플래시는 고선량의 방사선을 1초 미만 찰나의 순간에 집중적으로 조사하는 치료법을 말한다. 방사선을 이용한 암 치료의 수준을 획기적으로 끌어올릴 미래 기술로 꼽히지만, 아직 전 세계적으로 임상 연구 초기 단계에 머물러 있다. 삼성서울병원 방사선종양학과 한영이·최창훈 교수, 이성은 박사 연구팀은 최근 전임상 연구를 통해 양성자 기반 플래시 치료가 폐에서도 주변 정상 조직을 보호하는 효과를 확인해 영상의학 분야의 권위 있는 국제 학술지인 ‘영국 영상의학회지(British Journal of Radiology, BJR)’에 발표했다. 이번 연구는 과학기술정보통신사업부 ‘방사선 이용 미래혁신 기반기술연구 사업’에서 한영이 교수가 연구책임을 맡은 ‘암치료의 혁신을 위한 양성자 조사의 미래기술 연구(2021M2E8A1048108)’의 일환으로 진행됐다. 연구팀은 자체 구축한 실험 모델을 이용해 60그레이(Gy)에 해당하는 양성자를 폐 조직에 국소적으로 조사하면서 기존 치료와 플래시 치료를 적용했을 때를 비교했다. 기존 플래시 연구가 폐 전체를 대상으로 했던 것과 달리 이번에는 실제 암 치료와 유사하게 조사 부위를 제한하는 방식으로 이뤄졌다. 연구에 따르면 기존 치료는 초당 2그레이, 약 30초에 걸쳐 실험 모델에 조사가 이뤄졌고, 플래시 치료는 속도를 이 보다 250배 높여 초당 500그레이, 약 0.12초 동안 치료가 이뤄졌다. 그 결과 기존 속도로 조사했을 때는 폐 조직이 딱딱하게 굳는 폐 섬유화와 염증 반응이 심하게 나타난 반면, 플래시 치료를 했을 때는 이러한 부작용이 현저히 감소하고 조직 회복 속도도 훨씬 빠른 것으로 나타났다. 뿐만 아니라 기존 치료와 비교해 플래시 치료를 한 경우 피부가 두꺼워지거나 괴사하는 피부염 증상도 유의미하게 줄어들었다고 연구팀은 보고했다 같은 조건이라 하더라도 플래시 치료를 했을 때 폐 조직의 염증 물질 생성을 억제하고, 산화 스트레스를 줄여 정상 세포의 DNA 손상을 막는 생물학적 기전을 확인한 것도 수확으로 꼽혔다. 한영이 교수는 “이번 연구는 양성자 플래시 치료가 폐암과 같은 난치성 암 치료에서도 새로운 돌파구가 될 가능성을 제시했다”며 “앞으로도 국내 입자선 치료를 선도하고, 환자들에게 더 안전하고 효과적인 치료를 제공하기 위한 연구를 멈추지 않을 것”이라고 전했다. 한편, 2015년 12월 28일 개소한 삼성서울병원 양성자치료센터(센터장 박희철 방사선종양학과 교수)는 최근 개소 10주년을 맞았다. 지금까지 8000 여 명이 삼성서울병원을 찾아, 약 10만 건에 달하는 양성자 치료를 받은 것으로 알려졌다. 2024년 일본 스미토모기계공업과 플래시 기술 관련 공동연구를 진행하기로 한 데 이어, 2025년에는 플래시를 실제 임상에서 쓰기 위해 꼭 필요한 핵심 기반인 정밀 선량 평가 기술을 개발하는데도 성공했다.

서울대병원(병원장 김영태)은 최근 원내 헬스케어AI연구원(Healthcare AI Research Institute)이 개발한 의료 특화 인공지능(AI) 모델 2종을 전 세계에 오픈소스로 공개했다고 9일 밝혔다. 이번에 공개한 모델은 흉부 X-ray 영상을 분석해 판독문을 생성하는 영상 판독 AI ‘mvl-rrg-1.0’과 의료 추론에 특화된 거대언어모델 ‘hari-q2.5-thinking’이다. 두 모델은 실제 임상 현장에서 의료진이 수행하는 판단 과정을 보조하도록 설계된 의료 특화 AI로, 각각 ▲서울대병원 전경 의료 영상 판독과 텍스트 기반 임상 추론에 활용된다. 이번 성과는 과학기술정보통신부의 ‘AI 연구용 컴퓨팅 지원 프로젝트’ 지원을 통해 이뤄졌다. 서울대병원은 의료 분야 초거대 AI 모델을 자체적으로 개발하고, 연구 성과를 글로벌 수준으로 공개할 수 있는 역량을 인정받아 지원 대상으로 선정됐다. 서울대병원은 이 사업을 통해 H200 GPU 64장(약 4PF급 연산 성능)을 지원받아, 대규모 의료 데이터를 기반으로 한 고난도 AI 모델 학습 환경을 구축했다. 이를 통해 텍스트와 의료 영상이 결합된 초거대 의료 AI 모델의 학습과 검증을 효율적으로 수행할 수 있게 됐다. 영상 판독 모델 ‘mvl-rrg(radiology report generation)-1.0’은 흉부 X-ray 영상을 분석해 판독문을 자동으로 생성하는 AI다. 이 모델은 단일 영상 분석에 그치지 않고, 환자의 과거 영상과 현재 영상을 연결해 질병의 진행이나 호전과 같은 ‘시간에 따른 변화’를 반영하도록 설계됐다. 약 36만 건 이상의 공개 의료 영상 데이터를 활용해 병변의 변화 양상을 추론할 수 있도록 학습됐다. 그 결과, 현재 영상만을 입력하는 조건에서도 자연어 생성 성능 지표인 ROUGE-L 34.1, BLEU-4 18.6을 기록했으며, 이는 흉부 X-ray 판독문 자동 생성 분야에서 국제적으로 최상위권에 해당하는 성능이다. 이 모델은 진료실과 응급실 환경에서 영상 비교와 판독 부담을 줄이는 데 활용될 수 있다. 진료실에서는 과거 영상과 현재 영상을 자동으로 비교해 병변 변화 정도를 정량적으로 제시함으로써, 환자에게 치료 경과를 설명하는 데 도움을 준다. 응급실과 같이 시간이 중요한 상황에서는 X-ray 촬영 직후 기흉 등 즉각적인 처치가 필요한 소견을 신속히 제시해 의료진의 초기 판단을 보조할 수 있다. 텍스트 기반 의료 AI ‘hari-q2.5-thinking’은 임상 상황을 이해하고 진단·치료 과정에 필요한 추론을 수행하도록 설계된 모델이다. 이 모델은 한국 의사국가고시(KMLE) 모의 테스트에서 정답률 89%를 기록하며 의학적 사고 능력을 검증했다. ‘hari-q2.5-thinking’은 증상이 복합적으로 나타나 원인 판단이 어려운 환자 진료에서 의료진의 사고 과정을 보조하는 데 활용될 수 있다. 예를 들어 기침, 복통, 두통이 동시에 나타난 환자의 경우, 단순 증상 분류에 그치지 않고 환자의 과거 병력과 임상 기록을 함께 고려해 추가 검사가 필요한 가능성과 감별 진단의 근거를 단계적으로 제시한다. 또한 의대생이나 수련의 교육 과정에서는 판단의 논리를 설명하는 학습 도구로 활용될 수 있다. 서울대병원은 이 모델을 기반으로 내과·외과·소아청소년과 등 17개 진료과별 특화 모델로의 확장을 추진하고 있으며, 현재는 여러 AI 모델이 역할을 나눠 판단을 보조하는 멀티에이전트 시스템 구축을 진행 중이다. 향후 임상적 검증이 완료되는 대로 진료과별 특화 모델을 순차적으로 공개해, 국내외 의료진과 연구자가 활용할 수 있는 의료 AI 연구 기반을 확장할 계획이다. 이형철 헬스케어AI연구부원장은 “초고성능 GPU 인프라를 바탕으로 텍스트와 의료 영상을 함께 학습·추론하는 의료 AI 연구가 가능해졌다”며 “특히 과거와 현재의 영상을 비교해 환자 상태 변화를 파악하는 기능은 실제 임상에서 중요한 판단 요소인 만큼, 이번에 공개한 모델들이 의료진의 진료 판단을 보다 효율적으로 보조하는 데 활용될 수 있을 것”이라고 말했다. 한편 서울대병원은 이번에 개발한 의료 AI 모델을 국가전략기술 특화연구소 데이터 플랫폼(Korea Health Data Platform, KHDP) 및 글로벌 AI 플랫폼 ‘허깅페이스(Hugging Face)’에 공개했다. ▲[그림] 영상 판독 AI와 임상 추론 AI가 환자 영상·기록을 각각 분석한 뒤 결과를 종합해 진료 판단을 보조하는 서울대병원 멀티에이전트 의료 AI 구조

세브란스병원이 최근 글로벌 간질환 진단 전문기업 Echosens의 ‘FibroScan Center of excellence(FibroScan 지역 거점 센터)’로 선정돼 6일 현판식을 진행했다. 이번 선정으로 세브란스병원은 비침습적 간질환 진단 분야에서 임상·연구·교육을 아우르는 지역 기반 핵심 허브로서 역할을 수행한다. 간섬유화와 지방간을 비침습적으로 평가하는 FibroScan 기술을 보유한 Echosens는 전 세계 다수의 의료기관과 연구 네트워크를 구축하고 있다. 이중 지역 거점 센터는 해당 기술의 임상 적용, 데이터 축적, 교육 및 연구 협력의 중심 역할을 수행하는 기관에 부여된다. ▲세브란스병원 소화기내과 김승업 교수(사진 오른쪽)와 그레이스 퐁(Grace Fong) 에코센스 아시아·태평양 지역 총괄 책임자(사진 왼쪽) 세브란스병원은 그간 만성 간질환, 대사이상 지방간질환, 바이러스성 간염 등 다양한 간질환 환자 진료에서 축적한 임상 경험과 체계적인 검사·연구 인프라를 바탕으로 이번 거점 센터로 선정됐다. 향후 ▲비침습적 간질환 진단의 표준화 ▲임상 데이터 축적 및 연구 협력 ▲지역 의료진 대상 교육 프로그램 운영 등을 통해 간질환 조기 진단과 진료 질 향상에 기여할 계획이다. 특히, 지난해 Echosens와 맺은 아시아-태평양(APAC) 지역 간 건강 증진을 위한 학술·교육 협력을 기반으로 국내 뿐 아니라 아시아 지역의 간질환 관리 역량과 교육 훈련 기회를 확대한다는 방침이다. 김승업 FibroScan 지역 거점 센터장은 “이번 지역 거점 센터 선정은 세브란스병원이 축적해 온 간질환 진단 및 연구 역량을 국제적으로 인정 받은 결과”라며 “환자 부담을 최소화하는 비침습적 진단 체계를 임상 현장에 안정적으로 정착시키고 지역 의료기관과 협력을 통해 표준 진료 확산을 위해 노력하겠다”고 말했다.