인공지능 기반 자세 측정 소프트웨어의 요추부 자세 평가 성능 분석: X-ray를 활용한 예비 비교 연구

• Published in: Journal of Korean Society of Spine Surgery pp. 31 - 36
• Main Authors: 이상희, 윤찬, 박성철, 유용진
• Format: Journal Article
• Language: Korean
• Published: 대한척추외과학회 01.06.2025
• Subjects: 정형외과학
• ISSN: 2093-4378; 2093-4386

연구 계획: 후향적 단면 예비 연구목적: 인공지능(artificial intelligence, AI) 기반 자세 측정 소프트웨어를 이용하여 디지털 사진에서 측정한 요추 정렬(digital lumbar lordotic alignment, DLA) 과 전척추 측면 방사선 사진에서 측정한 요추 전만각(lumbar lordotic angle, LLA) 간의 상관관계를 평가하고자 한다. 선행 연구문헌의 요약: 주기적인 자세 평가는 잠재적 건강 문제를 예방하는 데 있어 매우 중요하다. 자세 평가에서 일반 방사선 촬영이 표준 검사법임에도 불구하고, 비용과 방사선 노출로 인해 주기적인 시행에 제한이 있다. 반면, 디지털 사진은 방사선 노출의 위험 없기 때문에 대체 검사법으로 사용될 수있을 것이다. 대상 및 방법: AI 기반 자세 측정 소프트웨어를 활용하여 모바일 기기로 촬영한 측면 이차원 디지털 사진에서 DLA를 측정하였다. 각 참가자에 대해 세 명의 의료인이 1회씩, 총 3회 촬영하였다. DLA와 LLA 간의 상관관계 및 DLA 측정값의 평가자 간 신뢰도를분 석하였다. 결과: 총 34명의 참가자가 등록되었다. 상관관계 분석에서 DLA와 LLA 사이에 약한 양의 상관관계가 있었다(Spearman’s rho=0.364, p=0.034). DLA 측정값의 평가자 간 신뢰도는 중등도였다. 결론: AI 기반 비침습적 자세 측정 소프트웨어는 주기적인 요추 정렬 평가를 위한 선별 도구로서 잠재적 가치가 있을 것으로 예상된다. 약칭 제목: 인공지능 소프트웨어를 이용한 요추 자세 평가 Study Design: Retrospective cross-sectional pilot study Objectives: This study aimed to assess the correlation between digital lumbar lordotic alignment (DLA), measured from digital photographs using artificial intelligence (AI)-based posture estimation software, and the lumbar lordotic angle (LLA), measured using whole-spine lateral radiographs. Summary of Literature Review: Periodic postural evaluations play a crucial role in preventing potential health problems. Although radiographs have been considered the gold-standard method for postural evaluation, their costs and radiation exposure limit the ability to conduct periodic assessments. In contrast, digital photographs may be an alternative tool without the risk of radiation exposure. Materials and Methods: DLA was measured using AI-based posture estimation software with a lateral two-dimensional image captured by a mobile device. Each participant was photographed once by three healthcare professionals, for a total of three sessions. The correlation between DLA and LLA, along with the inter-rater reliability of DLA measurements, was analyzed. Results: A total of 34 participants were enrolled. A weak positive correlation was found between DLA and LLA (Spearman’s rho=0.364, p=0.034). The inter-rater reliability of DLA measurements was moderate. Conclusions: AI-based, non-invasive posture estimation software may have potential as a screening tool for periodic lumbar spine alignment assessments. KCI Citation Count: 0