체외충격파 치료 결과의 일관성이 부족하다는 지적이 계속되면서 학계가 이를 해결하기 위한 연구에 나섰다. AI 기반 시스템을 도입하는 시도로, 관련 치료가 어떻게 고도화할지에 그 귀추가 주목된다.

25일 대한충격파재생의학회는 2025년 연구지원사업 최종 선정 과제로 'AI 기반 정밀 내비게이션 및 적응형 용량 조절 시스템을 이용한 체외충격파치료(ESWT)' 연구를 선정했다고 밝혔다.

이 연구는 현재의 경험적 치료 방식을 정밀의학 기반의 지능형 치료 플랫폼으로 고도화하는 것을 목표로 한다. 연구책임자는 한림대학교 성심병원 소속 Vivek Kumar Morya 박사다.

현재 체외충격파 치료는 족저근막염이나 건병증 등 다양한 근골격계 질환에 널리 활용되고 있다. 하지만 치료 결과의 일관성이 부족하다는 한계가 지적돼왔다.

이는 시술자가 환자의 통증 부위나 해부학적 추정에 의존해 탐촉자를 수동으로 위치시켜 실제 병변을 정확히 겨냥하기 어렵기 때문이다. 또 환자의 실시간 조직 반응을 충분히 반영하지 못한 채, 일반화된 프로토콜에 따라 충격파 용량을 설정하는 경험적 방식에 머무른 것도 한계다.

이런 내비게이션의 부정확성과 경험적 용량 설정 문제가 치료 편차를 키우는 핵심 요인으로 알려져 있다는 것. 이에 이번 연구는 '지능형 폐쇄 루프(Closed-Loop) 체외충격파 시스템'을 구현해 체외충격파를 보다 과학적·표준화된 치료로 발전시키자는 목표다.

구체적으로 새로 개발될 지능형 플랫폼은 두 가지 축의 혁신 기술을 포함한다. 첫째로 딥러닝 AI 모델을 활용해 실시간 초음파 영상에서 병변 조직의 경계를 자동으로 인식·분할한다. 또 이 정보를 화면에 중첩해 보여줌으로써 임상의가 충격파 초점을 병변 부위에 보다 정확하게 맞출 수 있도록 정밀하게 유도한다.

둘째는 강화학습 알고리즘을 통해 실시간 조직 반응 지표(에코 패턴, 혈류 변화 등)와 환자의 통증 피드백을 함께 분석한다. 또 충격파의 주파수와 지속 시간 등 치료 매개변수를 자동으로 최적화·조절한다. 이 같은 AI 기반 시스템이 도입되면, 의료 현장에서의 파급 효과가 클 것이라는 기대다.

특히 AI 유도 타겟팅을 통해 병변 부위에 대한 조준 정확도가 향상돼 불필요한 주변 조직 손상되는 위험을 줄일 수 있다는 것. 이를 통해 전반적인 치료 안전성을 높일 수 있다는 진단이다. 또 전달되는 충격파 펄스의 90% 이상이 실제 표적 병변에 효과적으로 집중되도록 유도함으로써, 에너지 전달 효율을 크게 향상할 수 있다고 봤다.

학회는 "실시간 적응형 용량 조절 기능을 통해 환자 개개인의 상태에 맞춘 맞춤형 치료가 가능해져 체외충격파 치료 결과의 재현성과 일관성이 크게 개선될 것"이라며 "치료 효율성을 높여 환자의 회복 속도 향상에도 기여할 것으로 예상된다. 궁극적으로는 시술자의 경험에 따른 치료 품질 편차를 줄일 수 있다"고 설명했다.

이어 "이번 연구는 체외충격파를 AI 기반 지능형 재활치료의 표준 모델로 정립하는 데 중요한 전환점이 될 것으로 보인다"며 "AI 기술을 접목해 체외충격파를 개인 맞춤형 정밀 치료로 도약시키는 계기가 될 것으로 평가한다. 성공적인 연구 수행을 위해 적극적인 지원을 이어갈 계획"이라고 강조했다.