화순전남대학교병원은 양홍열 교수가 미국 샌프란시스코에서 열린 DOCSF 2026(Digital Orthopaedics Conference San Francisco)에서 ‘Best Poster Award’ 1위(First Place)를 수상했다고 14일 밝혔다.
DOCSF는 정형외과와 디지털 헬스케어 분야의 접점에서 인공지능(AI), 로봇수술, 의료영상, 의료기기 등 최신 기술의 임상 적용과 발전 방향을 논의하는 국제 학술행사다.
DOCSF 2026은 UCSF 정형외과와의 파트너십으로 개최됐으며, 올해 DOCSF Science 프로그램은 세계적인 정형외과 학술지 ‘The Journal of Bone & Joint Surgery(JBJS)’와 함께 지난 1일부터 2일까지 진행됐다.
양홍열 교수는 이번 학회에서 ‘딥러닝 기반 하지 정렬 자동 평가: 대규모 코호트 연구와 독립적 외부검증(Deep Learning for Automated Lower Extremity Alignment Assessment: A Large-Cohort Study with Independent Validation)’을 발표해 Best Poster Award 1위에 선정됐다.
이번 연구는 2만 건 이상의 하지 전장 방사선 영상을 기반으로 개발한 딥러닝 모델을 활용해 하지 정렬과 주요 방사선학적 지표를 자동으로 측정하는 연구다.
기존에는 의료진이 방사선 영상에서 해부학적 지점을 직접 표시하고 여러 각도를 측정해야 했지만, 연구팀은 이러한 과정을 AI로 자동화해 보다 일관되고 효율적인 하지 정렬 평가가 가능하도록 했다.
특히 이번 연구는 국내 대규모 임상 데이터를 바탕으로 개발한 AI 모델을 Stanford University 정형외과 연구진과 공동으로 미국 환자군에서 외부검증(external validation)하고 있다는 점에서 의미가 있다.
단일 기관의 환자 데이터를 대상으로 한 성능 평가를 넘어, 서로 다른 의료기관과 환자군에서도 모델이 안정적으로 적용될 수 있는지를 확인하며 해당 AI 모델의 국제적 일반화 가능성을 검증하고 있다.
양홍열 교수는 같은 날 열린 심층 연구 발표·토론 세션(Deep Dive Research Dialogue)에서도 ‘내측 반월상연골 후방 기시부 파열의 비수술적 치료 실패를 예측하는 딥러닝 기반 모델의 외부검증(External Validation of a Deep Learning-Based Prediction Model for Clinical Failure After Nonsurgical Treatment of Medial Meniscus Posterior Root Tears)’을 발표했다.
이 연구는 내측 반월상연골 후방 기시부 파열(MMPRT) 환자의 비수술적 치료 결과를 예측하는 딥러닝 모델을 미국 환자군에서 외부검증한 것으로, 발표 후 임상의와 연구자들이 모델의 일반화 가능성과 향후 연구 방향에 대해 논의했다.
양홍열 교수는“AI 연구에서는 좋은 모델을 개발하는 것만큼 다른 병원과 다른 환자군에서도 동일하게 적용될 수 있는지를 확인하는 과정이 중요하다”며 “이번 수상은 함께 연구해 주신 국내외 연구진의 노력 덕분이다. 앞으로도 실제 환자 진료에 도움이 될 수 있는 연구를 이어가겠다”고 말했다.
