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

 

골밀도 검사는 요추와 대퇴경부, 고관절을 검사했으며, 검사 결과에 따라 환자들을 정상 및 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 정확도를 보였다.

 

연구팀이 개발한 인공지능 알고리즘이 1989건의 내부 데이터를 판독할 때 총 11분 정도 소요, 건 당 약 4초도 안 되는 시간에 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 결과로 향후 추가 연구를 바탕으로 인공지능 알고리즘을 실제로 활용하면 자신도 모르는 사이 골다공증이 생겨 골절까지 발생하는 환자들이 줄어들 것으로 기대된다”고 말했다.

 

그는 또한 “실제 임상 현장에서 사용할 수 있는 인공지능 알고리즘을 지속적으로 개발해서 의료 현장의 다양한 미충족 수요를 해결토록 노력하겠다”고 덧붙였다.

 

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.