요로 결석은 소변이 생성되어 이동, 저장, 배설되는 길에 돌이 생긴 것을 말합니다. 크기, 강도, 위치에 따라 다양한 치료법이 있지만, 작은 결석을 제외하고는, 대부분 체외충격파 쇄석술이나 수술적 치료가 필요합니다. 그러나 이러한 중재적 치료법은 환자에게 침습적인 치료를 요구하고, 치료와 관련된 비용도 상당히 높은 편입니다. 따라서, 재발성 요로결석을 가진 환자에게는 부담이 큰 상황입니다.

최근에는 다양한 결석 예방을 위한 경구약물 중, 특히 칼슘석과 요산석의 예방에 가장 효과적인 포타슘 싸이트레이트제제가 널리 사용되고 있습니다. 이제제는 요산석을 용해하는 능력이 있음이 알려져 있습니다.계명대학교 송봉일 교수 연구팀은 3차원 CT 영상으로부터 결석 밀도 변동계수를 추출해 요산석을 판단하는 방법을 개발했습니다.

CT 영상으로부터 요산석을 판단하기 위해서는 환자의 3차원 CT 영상과 임상 정보가 필요합니다. 우선 장치는 환자의 3차원 CT 영상으로부터 결석영역을 분리합니다. 이후 결석밀도 변동계수를 계산한 뒤 기계학습 모형에 입력합니다. 기계학습 모형은 결석밀도 변동계수와 임상 정보를 입력했을 때 요산석일 확률을 계산하도록 학습된 모형입니다. 기계학습 모형의 결과값에 따라 결석이 요산석인지 판단하게 됩니다. 연구팀은 분석 모델을 통해 개발된 방법의 정확도를 확인했습니다. 분석모델을 통해 성능을 확인해 본 결과 개발된 방법은 93% 이상의 정확도로 요산석을 판별해 냈습니다.

본 방법을 통해 요산석을 판단할 경우 경구 약물을 사용한 용해가 효과적인 환자를 식별할 수 있어 더욱 효율적인 치료가 가능합니다. 본 발명을 통해 요로결석 환자에게 불필요한 치료 과정을 최소화하고 치료에 소모되는 비용을 줄여 경제적이고 효과적인 요로결석 치료가 가능해질 것으로 기대됩니다.