유방암 환자의 근골격계 합병증에 대한 딥 러닝

유방암 생존율은 조기 진단과 치료 방법의 발전으로 증가하였습니다. 암 관련 근골격계 문제 및 그 치료는 종양 재활에 참여하는 재활의학과 전문의들의 일상 진료에서 중요한 부분을 차지합니다.

림프부종은 유방암 이후 환자의 삶의 어느 단계에서나 발생할 수 있습니다. 유방암 관련 림프부종 환자들은 평생 치료가 필요하며, 림프부종 단계가 진행됨에 따라 치료 반응이 감소합니다. 진행된 림프부종 단계는 기능적 상태에 부정적인 영향을 미치며, 환자들은 일상 생활 활동 수행에 어려움을 겪습니다.

액와부 코드 증후군(AWS)은 겨드랑이에서 손목의 손바닥 쪽 표면까지 이어지는 팽팽한 코드가 특징이며, 일반적으로 수술 후 8주 이내에 나타납니다. AWS는 방사선 치료 시행을 복잡하게 할 수 있습니다. 어깨 기능 장애는 독립적으로 또는 AWS와 연관되어 발생할 수 있습니다. 특히, 유방절제술 후 발생하는 견갑골 운동 이상은 회전근개 증후군이나 유착성 관절낭염과 같은 이차적 어깨 질환으로 이어질 수 있으며, 이러한 환자들에게 흔히 관찰됩니다.

말초 신경병증은 화학요법을 받는 환자들에게 빈번하게 관찰되며, 일상 생활에 부정적인 영향을 미치고 때로는 치료 지속을 방해하기도 합니다. 화학요법 및 방사선 치료와 관련된 다른 합병증으로는 심장독성, 폐독성, 피로, 골다공증 및 인지 장애가 포함됩니다.

유방암 이후 발생할 수 있는 특정 통증 증후군도 있으며, 이에는 유방절제술 후 통증 증후군, 유방 환상 통증, 그리고 방향화효소 억제제와 관련된 근골격계 증상이 포함됩니다. 이 모든 상태들은 일상 기능을 현저히 손상시키고 심지어 암 치료 지속을 방해할 수 있습니다. 따라서 이러한 합병증을 예측하고 예방적 중재를 시행하거나 개발하는 것이 중요합니다.

유방암 후 림프부종, 액와부 코드 증후군, 말초 신경병증 및 통증 증후군의 조기 발생을 예측할 수 있다면, 조기 중재를 통해 진행을 예방할 수 있을 것입니다. 본 연구는 유방암 수술을 받는 환자들의 이러한 합병증 위험을 결정하기 위해 딥러닝 방법을 사용한 예측 모델을 개발하고 검증하는 것을 목적으로 합니다. 딥러닝 아키텍처 중 최근 연구에서 널리 사용된 ResNet50, AlexNet, GoogleNet 및 UNet을 구현할 계획입니다.

또한, 본 연구 결과를 바탕으로 위험도 계산 프로그램을 개발하여 임상의들이 기준선 환자 데이터를 입력하고 치료 전 각 합병증에 대한 개별 환자의 위험도를 계산할 수 있도록 할 것입니다. 연구에서는 특정 위험이 예상되지 않습니다.