사지 길이 불일치(Limb Length Discrepancy, LLD)는 보행 이상, 통증, 그리고 하지에서의 조기 퇴행성 골관절염 위험 증가를 초래할 수 있는 흔한 질환이다. 역학 연구에 따르면, 10 mm 이하의 불일치로 정의되는 경도 LLD는 인구의 약 60–90%에 영향을 미친다. 보다 중증의 경우는 덜 흔하지만, 요통, 척추측만증, 고관절 또는 슬관절의 골관절염과 같은 이차적 질환과 연관된다. LLD는 일상 활동에 영향을 미칠 뿐 아니라 장기적 합병증으로 이어질 수 있으므로, 조기 발견과 정밀한 측정이 필수적이다. 현재의 LLD 측정 방법에는 신체검사와 영상기법이 포함되며, 신체검사는 간단하고 비침습적이지만 검사자 의존적 오류에 취약하다. 이러한 한계와 측정 오류를 줄이기 위해, 우리는 AI 기반의 자동화된 하지 길이 측정 시스템을 개발하였다. 본 방법은 의미론적 분할(semantic segmentation)을 이용하여 대퇴골과 경골의 위치를 정확히 식별하고, 주요 해부학적 랜드마크를 추출함으로써 오차 범위 4 mm 이내를 달성한다. 측정 과정을 자동화함으로써 이 시스템은 수동 측정에 필요한 시간과 노력을 감소시켜, 임상의가 치료에 더 집중할 수 있도록 하며 전반적인 진료의 질을 향상시킨다.

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