전 세계적으로 고령화 사회가 됨에 따라 취약성 골절의 발생률이 증가하고 있으며, 환자와 그 가족에게 상당한 부담을 주고 있다. 

또한 주요 골다공증 골절 환자의 60%는 골절 위험을 줄이기 위한 적절한 치료를 받지 못하고 있는 상황이다.

이러한 골절을 사전에 예측하기 위해 기존에 골밀도를 검사하는 DXA검사(dual-energy X-ray absorptiometry)가 잘 확립되어 있지만 상당수의 환자가 DXA 검사를 시행하지 못하고 있는 실정이다.

이런 가운데 복부 CT를 이용한 척추 골다공증 골절 예측 AI 모델의 연구 결과가 발표됐다. 

서울대학교병원운영 서울특별시보라매병원(병원장 이재협) 신경외과 박성배 교수가 서울대병원 내분비내과 김정희 교수, 분당 서울대병원 내분비내과 공성혜 교수팀은 접근성이 높은 CT검사와 AI모델을 접목하여 척추 골절 위험이 높은 환자를 식별하기 위한 새로운 접근 방식을 연구했다. 

이번 연구는 2010년부터 2019년 사이에 복부 CT영상을 촬영한 32,435명의 환자 중 ▲5년 이후 추적 영상을 촬영한 환자 ▲50세~80세 사이의 환자 ▲1년 이상 추적 영상을 촬영한 환자 총 608명의 환자를 대상으로 후향적 분석을 진행했다.

이번 연구 결과 근육과 척추뼈의 CT 이미지를 바탕으로 한 딥러닝 모델이 척추 골절 위험을 예측하는 데 도움이 될 수 있음을 보여주었다. 

또한 척추뼈와 근육의 이미지를 사용한 모델은 척추뼈의 이미지만을 사용한 모델보다 더 나은 예측도를 보였다. 이는 근육 이미지의 정보가 골절을 예측하는 데 추가적인 핵심 정보를 제공한다는 것을 의미한다. 

박성배 교수는 “이번 연구를 통해 척추와 주변 근육의 CT 이미지를 딥러닝한 AI모델을 활용하여 골다공증으로 인한 골절 위험이 높은 환자를 식별하는 데 기여할 수 있음을 밝혀냈다.”라며, “이를 검진센터 수검 환자나 실제 골절 환자에게 적용해보는 어플도 개발 계획중에 있기에 이를 활용하면 골절 환자에게 최선의 치료를 제공할 수 있을 것이다.”라고 밝혔다.

이번 연구는 2024년도에 Journal of Medical Internet Research Vol. 26에 게재됐다.

[메디컬월드뉴스 김영신 기자]