인공지능 모델로 골다공증성 척추 골절 예측한다  

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 20102019년 복부 CT영상을 촬영한 3만 2435명 중 △5년 이후 추적 영상 촬영 △5080세 △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 보였다면서 근육 이미지 정보가 골절을 예측하는 데 추가적인 핵심 정보를 제공한다는 것을 의미한다고 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 밝혀냈다면서 검진센터 수검 환자나 실제 골절 환자에게 적용할 수 있는 앱을 개발해 골절 환자에게 최선의 치료를 제공할 것이라고 밝혔다.