[메디칼업저버 박선혜 기자] 인공지능(AI)이 의료진보다 골절 진단을 잘 할 수 있으며, 골절 예방을 위해 치료가 필요한 환자 선별할 수 있다는 보고가 나왔다.

'X-레이 인공지능 도구(X-Ray Artificial Intelligence Tool, XRAIT)'의 골절 진단에 대한 임상검증을 진행한 결과, 방사선 전문의가 X-레이 영상을 수동으로 판독했을 때보다 골절을 3배가량 더 식별할 수 있었다. 이와 함께 놓치고 있었던 골다공증 환자 진단이 가능했다. 

연구 결과는 지난달 미국 샌프란시스코에서 개최 예정이었던 미국내분비학회 연례학술대회(ENDO 2020)에서 발표될 계획이었으나, 학술대회 연기로 Journal of the Endocrine Society 특별 부록을 통해 공개됐다. 구체적인 결과는 1일 유튜브에서 진행된 온라인 기자간담회(Virtual News Conference)에서 발표됐다.

연구에서는 응급실에서 진료받고 3개월 이상의 뼈 영상이 있는 50세 이상 환자의 방사선 영상과 CT 스캔 결과 5089개를 XRAIT으로 분석했다. 이어 같은 기간 병원에서 이차골절 예방 시스템(fracture liaison service, FLS)에 등록된 환자 224명의 기록을 수동으로 검토한 결과와 비교했다. 

그 결과, XRAIT은 골질량 감소를 통해 349명의 골절 환자를 진단할 수 있었고, 수동으로 검토한 결과에서는 98명의 골절 환자가 확인됐다. 종합하면 XRAIT이 골절 진단을 3.5배 더 많이 할 수 있었던 것.

게다가 XRAIT 진단 결과와 FLS 수동 검토 결과 모두 골절이 확인된 환자는 57명이었으나, 282명은 XRAIT에서만 골절이 진단됐다. 

이어 연구팀은 호주 정부 주도의 골다공증역학연구(Dubbo Osteoporosis Epidemiology Study) 자료에서 2015년 11월~2017년 7월 모집된 60세 이상의 호주 성인 327명의 데이터를 활용해 XRAIT의 민감도와 특이도를 평가했다.

분석 결과 97명이 XRAIT에서 양성 판정을 받았고 실제 87명에게서 골절이 확인됐다. XRAIT에서 음성 판정을 받은 230명 중 192명은 실제 골절이 없었고, 골절이 확인된 성인은 38명이었다. 

이를 통해 평가한 XRAIT의 민감도는 69.6%, 특이도는 95%로 나타났다. 즉 XRAIT를 통해 골절 환자를 10회 중 7회 정확하게 식별할 수 있었고, 골절이 없는 성인을 10회 중 9회 배제할 수 있었다. 

연구를 진행한 호주 프린스오브웨일스병원 Christopher White 박사는 "많은 병원이 확인되지 않은 골다공증으로 인한 골절 환자를 파악하기 위해 FLS를 진행하고 있다"며 "그러나 방사선 전문의가 수동으로 방사선 결과를 판독할 경우 많은 시간이 걸리고 골다공증 위험이 높은 환자를 놓칠 수도 있다"고 설명했다. 

이어 "새로운 AI는 높은 분석력과 특이도로 많은 양의 영상 결과를 확인해 골다공증 위험이 높은 환자를 식별할 수 있다"며 "향후 AI와 임상적 위험요인, 치료 데이터를 연결한다면, 치료받는 골다공증 환자가 늘어나고 안전성을 개선할 수 있으며 비용을 절감해 환자의 치료 부담을 줄일 수 있을 것"이라고 덧붙였다.

공동 연구자인 호주 가르반의학연구소 Jacqueline Center 박사는 "XRAIT은 골다공증 치료 또는 예방이 필요한 환자를 더 진단할 수 있다"면서 "이차골절과 질병으로 인한 전반적인 부담 그리고 골다공증으로 인한 사망 위험을 낮추는 데 도움이 될 것"이라고 제언했다.