척추 수술에서 인공 지능의 역할: 메커니즘의 최신 업데이트 및 임상 구현 = The Role of Artificial Intelligence in Spine Surgery: Current Update on Mechanisms and Clinical Implementation

국문 초록 (Abstract)

연구 계획: 인공지능의 척추 수술 적용에 관한 최신 문헌(2021-2025)에 대한 서술적 검토.
목표: 인공지능(AI) 시스템의 발전과 척추 수술에서의 임상적 활용을 요약하고 비판적으로 평가하며, 여기에는 진단 영상, 수술 중 내비게이션, 예측 모델링 및 로봇 기술이 포함된다.
선행 연구문헌의 요약: 기계 학습, 딥 러닝, 자연어 처리, 컴퓨터 비전 등 인공지능(AI) 기술이 척추 수술에 도입되고 있다. 이러한 기술은 진단 정확도를높이고 수술 계획을 세밀하게 하며 개인 맞춤형 예후 예측을 강화한다. 그럼에도 데이터 편향성, 표준화, 모델 일반화 가능성, 윤리적 책임성 측면에서 여전히 장애물이 존재한다. 책임 있는 임상 적용을 위해서는 AI의 능력과 한계를 모두 이해하는 것이 중요하다.
대상 및 방법: PubMed 및 Google Scholar를 활용하여 2021년 1월부터 2025년 5월까지의 영어 문헌을 대상으로 표적 서술적 문헌 검색을 수행하였다.
“AI”, ‘척추’, “척추 관련” 등의 키워드를 포함하였다. 진단적, 수술 전후 관리적 또는 예후적 적용을 상세히 기술한 연구를 포함하였으며, 인용 분석을 통해 추가 참고문헌을 발굴하였다. 약 17편의 주요 논문을 검토하였다.
결과: 인공지능 기반 영상 분석은 척추 이상, 퇴행성 변화 및 신생물 식별에 상당한 정밀도를 보여준다. 수술 중 인공지능 보조 내비게이션, 로봇 시스템및 증강 현실 플랫폼은 정밀도와 수술 효율성을 향상시킨다. 예측 모델은 위험도 분류 및 수술 후 결과 예측을 용이하게 한다. 이러한 장점에도 불구하고, 특히 자원이 제한된 의료 시스템에서 데이터 이질성, 규제적 과제 및 비용 효율성 제약으로 인해 실제 적용이 제한된다.
결론: 인공지능은 정확성, 안전성 및 맞춤형 치료를 향상시켜 척추 수술에 혁명을 일으키고 있습니다. 지속 가능한 임상적 통합을 위해서는 지속적인 다기관 검증, 윤리적 데이터 거버넌스 및 비용 효과성 분석이 필수적입니다.


약칭 제목: 척추 수술의 AI

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Study Design: Narrative review of contemporary literature (2021–2025) regarding artificial intelligence (AI) applications in spinal surgery.
Objectives: This study aimed to summarize and critically evaluate advancements in AI systems and their clinical use in spine surgery, including diagnostic imaging, intraoperative navigation, predictive modeling, and robotic platforms.
Summary of Literature Review: AI technologies such as machine learning, deep learning, natural language processing, and computer vision are increasingly integrated into spine surgery. These approaches enhance diagnostic accuracy, support refined surgical planning, and strengthen individualized prognostication. Despite these benefits, significant challenges remain, including data bias, lack of standardization, limited model generalizability, and unresolved ethical responsibilities. Understanding both the strengths and constraints of AI systems is essential for responsible and equitable clinical adoption.
Materials and Methods: A targeted narrative search was conducted using PubMed and Google Scholar for English-language literature published between January 2021 and May 2025. Search terms included “AI,” “spine,” and “spinal.” Studies describing diagnostic, perioperative, or prognostic applications were included, and additional references were identified through citation analysis.
Approximately 17 key papers were reviewed.
Results: AI-driven image analysis demonstrates high accuracy in detecting spinal abnormalities, degenerative changes, and neoplasms.
Intraoperative AI-assisted navigation, robotic systems, and augmented reality platforms improve surgical precision and operative efficiency. Predictive models support risk stratification and forecasting of postoperative outcomes. Despite these promising developments, real-world implementation continues to be limited by data heterogeneity, regulatory and validation barriers, and uncertainty surrounding cost-effectiveness, particularly in healthcare environments with restricted resources.
Conclusions: AI is revolutionizing spinal surgery by enhancing accuracy, safety, and individualized care. Ongoing multicenter validation, ethical data governance, and cost-effectiveness analysis are essential for sustainable clinical integration.