[메디칼업저버 박선재 기자] 서울아산병원 김남국 교수(융합의학과) 교수, 고정민 교수(내분비내과), 아산융합의학원 장미소 연구원팀이 간단한 흉부 X-ray 검사 영상으로 약 90% 정확도로 골다공증 고위험군을 선별해내는 딥러닝 인공지능 알고리즘을 개발했다고 최근 밝혔다.

골다공증을 정확하게 진단하려면 골밀도 검사를 해야 한다.

하지만 국가건강검진 시 골밀도 검사가 포함되어 있지 않은 만 53세 이하 여성과 건강보험이 적용되지 않는 만 69세 이하 남성의 경우 골다공증이 있어도 특별한 증상이 없다보니 검사를 받는 경우가 많지 않아 조기 진단이 어려웠다.

연구팀은 2012년부터 2019년까지 서울아산병원 건강증진센터에서 흉부 X-ray 검사와 이중에너지 X선 흡수 계측법(DXA) 골밀도 검사를 같은 날에 받은 40세 이상 환자들의 검사 결과 1만1037건을 딥러닝 기반 인공지능 알고리즘에 학습시켰다.

골밀도 검사는 요추와 대퇴경부, 고관절을 검사했으며, 검사 결과에 따라 환자들을 정상, 골감소증, 골다공증으로 구분했다.

1989건의 내부 데이터로 인공지능 알고리즘의 유효성을 평가한 결과 흉부 X-ray 검사 결과만으로 약 91%의 정확도로 골다공증이 있는 환자들을 선별해냈으며, 1089건의 외부 데이터를 적용한 결과 약 88%의 정확도로 선별해냈다.

연구팀이 개발한 인공지능 알고리즘이 1989건의 내부 데이터를 판독할 때 총 11분 정도가 소요돼, 1건 당 약 4초도 안 되는 시간 만에 골다공증 발생 가능성이 높은 환자를 구별해낸 것으로 나타났다.

이번 연구 논문의 교신저자인 김남국 서울아산병원 융합의학과 교수는 “이번 연구 결과는 흉부 X-ray로 볼 수 있는 다양한 뼈들로 골다공증을 선별할 수 있다는 결과를 보여준 국내외 첫 연구 결과"라며 "앞으로 추가 연구를 바탕으로 이 인공지능 알고리즘을 실제로 활용하면 자신도 모르는 사이 골다공증이 생겨 골절까지 발생하는 환자들이 줄어들 것으로 기대된다”고 말했다.

또한 “실제 임상 현장에서 사용할 수 있는 인공지능 알고리즘을 지속적으로 개발해 의료 현장의 다양한 미충족 수요를 해결하기 위해 노력하겠다”고 말했다.

한편 이번 연구 결과는 골대사 관련해 전 세계적으로 가장 신뢰도가 높은 ‘미국골대사학회지(Journal of Bone and Mineral Research, IF=6.741)’ 온라인 판에 최근 게재됐다.