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최근 프라이빗 중심 소비가 늘어나면서 공간 선택 기준도 달라졌습니다. 가격보다 분위기를 보는 경향이 강합니다. 상권 구조가 빠르게 변하고 있습니다.  

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"무릎골관절 닳은 정도 AI가 정확하게 평가"…기술 개발

시간에 따른 미세 관절 구조 악화까지 포착'가장 심하게 닳은 부위' 정확하게 찾아내딥러닝 지표 개발로 진단정확도 최대 97% 초기, 2년, 6년 시점별 관절 간격 측정 비교. AI가 찾은 oJSW(보라색)가 기존 방식(검은색)보다 정밀한 추적 관찰을 가능하게 한다. 기존 엑스레이(X-ray) 진단으로는 포착하기 어려웠던 무릎 관절의 '가장 심하게 닳은 부위'를 인공지능(AI)이 정밀하게 찾아내, 골관절염의 중증도와 진행 상태를 정확히 평가하는 기술이 개발됐다.6일 의료계에 따르면 노두현 서울대병원 정형외과 교수와 이도원 동국대일산병원 교수 공동 연구팀은 딥러닝 알고리즘을 통해 환자마다 다른 연골 마모 지점을 정확히 측정하는 새로운 영상 지표 'oJSW'를 제시했다. 연구팀은 대규모 데이터를 통해 이 지표의 정확성과 민감도가 기존의 고정 위치 측정 방식보다 통계적으로 우수하다는 사실을 입증했다.무릎 골관절염의 중증도는 보통 엑스레이에서 허벅지뼈(대퇴골)와 정강이뼈(경골) 사이의 간격(JSW)을 측정해 평가한다. 기존에는 관절의 특정 위치(JSW225, JSW250)를 고정해 간격을 쟀으나, 이는 환자마다 다른 해부학적 특성과 비대칭적인 마모 상태를 충분히 반영하지 못해 실제 마모가 심한 부위를 놓칠 위험이 있었다. 반면 이번에 개발된 oJSW는 AI가 관절 내부를 자동으로 탐색해 가장 좁은 지점을 수직으로 측정하므로 개인별 마모 상태를 정밀하게 반영한다.연구팀은 미국 국립보건원(NIH)의 대규모 코호트(OAI) 자료를 활용해 참여자 3855명의 무릎 영상 1만5313개를 최대 72개월(6년)간 추적 분석했다. 이는 딥러닝 기반의 신규 영상 지표를 대규모 종적 코호트(시간에 따른 동일 집단 추적)에서 기존 표준 지표들과 비교 검증한 최초의 연구다.연구 결과 oJSW는 골관절염 초기부터 심한 단계까지 모든 중증도 판별에서 0.86~0.97의 높은 진단 정확도(AUC)를 기록했다. 이는 기존 방식(0.78~0.95)을 일관되게 앞지르는 결과이며, 무작위로 환자와 정상