24시간 소변 나트륨 검사 vs AI 사진 분석기술 비교연구…실제 검사치 유사
분당서울대병원 류지원·김혜원·김세중 교수 연구팀 [JMIR Formative Research] 발표

음식 사진으로 소금 섭취량을 계산하는 인공지능(AI) 분석기술의 유용성을 입증한 연구결과가 나왔다. 

분당서울대병원 류지원·김혜원(입원전담진료센터), 김세중(신장내과) 교수 연구팀은 입원환자를 대상으로 식사 전후 음식 사진을 촬영한 뒤 AI 기술을 활용해 나트륨 섭취량을 계산하고, 이를 24시간 소변 나트륨 검사 결과와 비교한 연구결과를 [JMIR Formative Research] 최근에 발표했다.

과도한 소금 섭취는 고혈압·심근경색 등 심혈관계 질환의 위험을 높인다. 신부전·위암·골다공증 등 전신에 걸쳐 만성 질환을 유발하는 주된 원인으로 보고됐다. 세계보건기구(WHO)는 하루 적정 소금 섭취 기준량을 2000mg으로 권고했다. 하지만 우리나라는 적정 기준량의 1.6배에 달할 정도로 높은 실정이다.

소금 섭취량을 제대로 관리하기 위해서는 일상생활에서 음식물 종류와 섭취량을 정확히 기록해야 하지만 번거롭고 정확한 양을 산출하기 어렵다는 한계가 있다.

소금 섭취량은 입원 시 시행하는 '24시간 소변 나트륨 검사'가 가장 정확하지만 하루에 수차례 소변을 채취해 검사해야 하는 번거로움이 있다. 

연구팀은 입원은 물론 일상생활에서 보다 간편하게 소금 섭취량을 측정하기 위한 대안으로 AI 에 주목했다. 음식 사진만으로 나트륨 섭취량을 추정하는 기술의 유용성을 검증하는 연구에 착수했다.

연구에 사용한 AI 기술은 음식 영역을 감지하는 'YOLO(You Only Look Once)v4' 아키텍처, 음식 종류를 분류하는 MST++, ResNet-101 인공신경망 모델, 음식량을 측정하는 초분광 이미징 기술 등이다. 음식 섭취 전후 사진을 촬영, 차이를 비교해 섭취한 소금 함량을 판단하는 방식이다.

연구팀은 AI 분석 결과에서 성별·연령·신장 기능·이뇨제 등의 변수를 고려해 산출한 나트륨 섭취량을 24시간 소변 나트륨 검사 결과와 비교한 결과, 가까운 값을 얻었다고 밝혔다. 

아울러 AI가 측정한 나트륨 섭취량과 신장 기능을 평가하는 추정사구체여과율(eGFR)만으로 실제 24시간 소변 나트륨 검사 결과를 예측하는 공식을 도출하는 데도 성공했다. 이뇨제를 사용하지 않은 환자는 AI가 측정한 나트륨 섭취량의 53.5%에 추정사구체여과율의 22.102배를 더하면 24시간 소변 나트륨 검사 결과를 간접적으로 계산하는 공식이다.

연구팀은 "이번 연구를 통해 보다 간편한 AI 나트륨 섭취량 측정 기술의 가능성을 확인했다"면서 "향후 고도화를 통해 임상 현장은 물론 일상생활에서도 폭넓게 활용할 수 있을 것"이라고 전망했다. 

류지원 교수는 "스마트폰 애플리케이션으로 식사 전후 음식 사진만 촬영하면 되기 때문에 자가평가기록이나 설문 보다 훨씬 용이한 방식"이라며 "추정사구체여과율을 활용하면 24시간 소변 나트륨 수치까지 예측할 수 있어 입원환자를 대상으로 활용될 가능성도 높다"고 밝혔다.

김세중 교수는 "소금 섭취량이 높으면 전신의 혈압이 상승하고 이로 인해 신장의 사구체와 주변 혈관들이 손상될 수 있다"면서 "만성화 시 고혈압이 더욱 악화되는 악순환에 빠질 수 있어 일상생활에서 관리가 중요한데, AI 나트륨 측정 기술이 좋은 수단이 될 수 있을 것"이라고 말했다.

송성철 기자 다른기사 보기