척추·주변 근육 CT 이미지 딥러닝 AI 모델…골다공증성 골절 위험 예측
박성배·김정희·공성혜 교수팀 [Journal of Medical Internet Research] 발표

국내 의료진이 복부 CT 이미지를 토대로 척추 골다공증 골절을 예측하는 인공지능(AI) 모델을 개발했다.

서울의대 박성배(서울대학교병원운영 서울특별시보라매병원 신경외과)·김정희(서울대병원 내분비내과)·공성혜(분당서울대병원 내분비내과) 교수 연구팀은 CT검사와 AI모델을 접목, 척추 골절 위험이 높은 환자를 식별하는 연구결과를 <Journal of Medical Internet Research> 최근호에 발표했다.

고령화에 따라 취약성 골절 발생률이 증가하면서 환자와 가족에게 상당한 부담을 주고 있다.  

골절을 사전에 예측하기 위해 뼈에 미치는 X선 양을 측정해 뼈의 밀도를 계산하는 DXA검사(dual-energy X-ray absorptiometry)가 확립되어 있다.

하지만 주요 골다공증 골절 환자의 60%는 골절 위험을 줄이기 위한 적절한 치료를 받지 못하고 있다.

연구팀은 2010∼2019년 복부 CT영상을 촬영한 3만 2435명 중 △5년 이후 추적 영상 촬영 △50∼80세 △1년 이상 추적 영상 촬영 등 기준을 충족한 608명의 환자를 대상으로 후향적 분석을 실시했다.

연구팀은 근육과 척추뼈 CT 이미지를 바탕으로 한 딥러닝 모델이 척추 골절 위험을 예측하는 데 도움이 될 수 있다고 밝혔다. 

연구팀은 "척추뼈와 근육 이미지를 모두 사용한 모델은 척추뼈 이미지만 사용한 모델보다 더 나은 예측도를 보였다"면서 "근육 이미지 정보가 골절을 예측하는 데 추가적인 핵심 정보를 제공한다는 것을 의미한다"고 설명했다. 

박성배 교수는 "이번 연구를 통해 척추와 주변 근육의 CT 이미지를 딥러닝한 AI모델을 활용해 골다공증으로 인한 골절 위험이 높은 환자를 식별하는 데 기여할 수 있음을 밝혀냈다"면서 "검진센터 수검 환자나 실제 골절 환자에게 적용할 수 있는 앱을 개발해 골절 환자에게 최선의 치료를 제공할 것"이라고 밝혔다.

송성철 기자 다른기사 보기