[스포츠조선 장종호 기자] 딥러닝 기술 기반의 인공지능(AI)을 활용한 흉부 X-ray로 골다공증의 위험을 예측할 수 있다는 연구 결과가 발표됐다.
이대서울병원(병원장 주웅) 심장혈관흉부외과 김관창 교수와 이화여자대학교 의과학연구소 안소현 교수 연구팀은 2021년부터 2024년까지 이대서울병원 국가검진센터에서 흉부 X-ray 검사와 이중에너지 X선 흡수 계측법(DXA) 골밀도 검사를 받은 성인 80명을 대상으로 딥러닝 모델(PROS® CXR: OSTEO, 골다공증 진단 보조 소프트웨어)을 통해 골다공증 위험도를 분석했다.
기존 골다공증 진단 시 사용했던 '이중에너지 X선 흡수 계측법(DXA, Dual-energy X-ray Absorptiometry)'은 검사 비용이 많이 들고, 방사선에 노출된다는 우려가 있어 골다공증의 표준검사로 활용하는 데 한계가 있었다.
이번 연구는 흉부 X-ray가 효율적인 비용과 높은 접근성으로 조기에 골다공증 환자를 선별하고, 적절한 치료 및 예방의 기회를 제공할 수 있다는 점에서 향후 골다공증 환자들에게 안정적인 치료 옵션임을 입증했다.
이번 연구의 교신저자로 참여한 김관창 교수는 "이번 연구는 흉부 X-ray로 골다공증 위험을 선별할 수 있다는 점에서 임상적 의의가 크다"며 "골다공증 진단 연구를 넘어 현재 폐 질환 AI 진단 모델 개발 연구도 병행하고 있는데, 두 연구를 연계해 단일 영상검사로 다중 질환을 선별할 수 있는 통합 AI 플랫폼 구축을 목표로 지속적인 연구를 이어갈 예정"이라고 말했다.
한편 이번 연구는 '임상 코호트에서 기존 흉부 X-ray를 사용한 딥러닝 기반 골다공증 진단 모델의 성능 평가'라는 제목의 논문으로 국제학술지 '흉부 질병 학회지(Journal of Thoracic Disease)' 최신호에 게재했다.
장종호 기자 bellho@sportschosun.com
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