서울대학교병원 정형외과 노두현 교수 연구팀(김성은 임상강사, 지도교수 노두현)과 코넥티브가 함께 진행한 이번 연구는 10,000장이 넘는 하지 방사선 사진을 활용해 훈련한 딥러닝 모델을 활용했으며, 서로 다른 영상 프로토콜과 장비를 사용하는 3개의 의료 기관(서울대병원, 강남성심병원, 흥K 병원)에서 300개의 데이터 세트를 활용해 성능과 범용성을 입증했다.

연구 결과, 해당 딥러닝 모델은 하지 엑스레이(X-ray) 사진을 고관절(hip), 무릎, 발목 등으로 세분화하여 분석한 뒤 다시 통합하여 판독 결과를 내리는 데 단 0.3초밖에 걸리지 않았다. 이는 10~11초 걸리던 기존 X-ray 영상 판독 처리 시간을 97% 줄인 수치다. 

또한, 해당 모델은 정형외과 전문의와 동등한 수준의 정확도를 보여주었으며, 하지 방사선 계측치의 관찰자 간 상관계수(ICC) 0.936에서 0.997 사이, 관찰자 내 상관계수 1.000을 기록해 일관성과 정확성도 높은 수준으로 유지했다.