서울아산병원 융합의학과 김남국·내분비내과 고정민 교수, 장미소 아산융합의학원 연구원팀이 간단한 흉부 X-레이 검사 영상으로 골다공증 고위험군을 선별해내는 딥러닝 인공지능 알고리즘을 개발했다고 3일 밝혔다. 검사 정확도는 약 90%에 이른다.

골다공증은 뼈가 가늘어지고 약해져 일상생활에서 골절로 이어지기 쉬운 질환이다. 골다공증성 골절이 한 번 발생하면 2차 골절 발생 가능성까지 급격히 증가해 삶의 질이 크게 떨어지는 만큼 조기에 발견해 치료하는 게 매우 중요하다.

골다공증을 정확히 진단하는 데에는 주로 골밀도 검사가 쓰인다. 하지만 활발히 이뤄지지는 못하는 상황이다. 국가건강검진 시 골밀도 검사가 포함돼 있지 않은 만 53세 이하 여성이나 건강보험이 적용되지 않는 만 69세 이하 남성의 경우 증상이 있어도 검사를 받지 않아 조기 진단이 어려웠다.

이와 관련 연구팀은 나이를 불문하고 기본 건강검진에 포함된 흉부 X-레이 검사를 적용하면 보다 간단히 질환 발생 가능성이 높은 환자들을 예측할 수 있을 것으로 기대했다.

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

골밀도 검사 시 요추와 대퇴경부·고관절을 검사했으며 결과에 따라 환자들을 ▲정상 ▲골감소증 ▲골다공증으로 구분했다.

1989건의 내부 데이터로 인공지능 알고리즘의 유효성을 평가한 결과 흉부 X-레이 검사 결과만으로 약 91%의 정확도로 골다공증이 있는 환자들을 선별해냈다. 1089건의 외부 데이터를 적용한 결과 약 88%의 정확도로 선별해낼 수 있었다. 연구팀이 개발한 인공지능 알고리즘이 1989건의 내부 데이터를 판독할 때 총 11분 정도가 소요됐다. 1건당 약 4초도 안 되는 시간 만에 골다공증 발생 가능성이 높은 환자를 구별해낸 셈이다.

김남국 서울아산병원 융합의학과 교수는 “이번 연구는 흉부 X-레이로 볼 수 있는 다양한 뼈들로 골다공증을 선별할 수 있다는 결과를 보여준 국내외 첫 사례”라며 “앞으로 추가 연구를 바탕으로 인공지능 알고리즘을 실제로 활용하면 자신도 모르는 사이 골다공증이 생겨 골절까지 발생하는 환자들이 줄어들 것으로 기대된다”고 말했다. 이어 “실제 임상 현장에서 사용할 수 있는 인공지능 알고리즘을 지속적으로 개발해 의료 현장의 다양한 미충족 수요를 해결하기 위해 노력하겠다”고 말했다.

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