근골격계 질환 관리를 위한 증거 기반 인공지능

Evidence-Grounded AI for Musculoskeletal Care

근골격계 질환은 전 세계적으로 장애의 주요 원인 중 하나이며, 재활 분야에서 가장 큰 요구를 발생시킵니다. 회복, 재형성 및 퇴행 과정이 종종 수개월에서 수년 동안 진행되므로, 근골격계 관리는 환자의 변화하는 증거, 외부 의학 지식 및 단계별 기능 목표를 반복적으로 통합하는 장기적인 관리가 필요합니다. 그러나 실제 임상 환경에서는 이러한 증거들이 진료 시점, 부서 및 병원 시스템에 분산되어 있어, 개별화된 증거 기반 치료를 제한합니다. 본 연구에서는 대규모 언어 모델을 기반으로 운영되며, 병원 데이터 스트림과 신뢰할 수 있는 외부 지식을 통합하여 지속적인 근골격계 관리를 제공하는 임상 인공지능 시스템인 OrthoPilot을 소개합니다. OrthoPilot은 실시간 영상, 검사 결과, 병리 및 처방 데이터를 자동으로 검색하고, 환자의 변화하는 상태를 진단부터 재활 계획에 이르기까지 증거 기반의 의사 결정으로 전환합니다. 실제 전자 건강 기록에서 추출한 1,000개의 질병 코드를 기반으로 전문가가 검증한 기준을 설정했습니다. 전체 치료 경로 전반에 걸쳐 실시한 연구에서 OrthoPilot은 81명의 정형외과 전문의와 비교되었으며, 진단 추론, 임상 의사 결정 및 관리 계획 수립 측면에서 25년 이상의 경험이 있는 전문가를 능가하는 성능을 보였습니다. 또한, 60개의 외부 임상 센터에서 평가된 모든 기존 인공지능 시스템보다 우수한 성능을 나타냈습니다. 1,870건의 복잡한 사례에 대한 전향적 연구에서는 OrthoPilot이 전체 관리 성공률을 10.6% 향상시켰습니다. 8개월간의 무작위 배포 실험에서 8,240명의 입원 환자를 대상으로 OrthoPilot은 병상당 누적 환자 수를 9.7% 증가시키고, 환자가 건강 정보에 접근하는 만족도를 향상시켰습니다. 이러한 결과는 임상 인공지능을 개별적인 사건 예측에서 벗어나 근골격계 치료 전반에 걸친 장기적인 관리로 확장하는 데 기여합니다.

Musculoskeletal diseases are among the leading causes of disability worldwide and create the greatest global need for rehabilitation. Because recovery, remodelling and degeneration often unfold over months to years, musculoskeletal care requires longitudinal management that repeatedly integrates evolving patient evidence, external medical knowledge and stage-specific functional goals. In routine practice, this evidence is fragmented across visits, departments and hospital systems, limiting individualized, evidence-based care. Here we report OrthoPilot, a clinical artificial intelligence system powered by a large language model that integrates hospital data streams with authoritative external knowledge for continuous musculoskeletal management. OrthoPilot autonomously retrieves real-time imaging, laboratory, pathology and order data and converts evolving patient states into evidence-based decisions from admission diagnosis to rehabilitation planning. We established a specialist-validated benchmark from real-world electronic health records spanning 1,000 disease codes. In a reader study across the complete care pathway, OrthoPilot was compared with 81 orthopaedic physicians and surpassed experts with 25 years of experience in diagnostic reasoning, clinical decision-making and management planning. It also outperformed all evaluated intelligent systems across 60 external clinical centres. In a prospective study of 1,870 complex cases, OrthoPilot increased full-chain management success by 10.6%. During an 8-month randomised deployment involving 8,240 inpatients, it increased cumulative cases per bed by 9.7% and improved patient-reported access to health information. These results move clinical AI from predicting isolated events toward executing longitudinal management across complete musculoskeletal care pathways.