골다공증성 척추 골절 환자(osteoporotic vertebral compression fracture; OVCF)는 시간이 지남에 따라 척추 구조가 더 악화될 위험이 있는 질환으로, 조기 예측이 필수적이다. 

해당 환자의 추가 척추 손상은 만성 허리 통증, 신경 손상, 척추 변형을 초래해 환자의 삶의 질을 심각하게 저하시킬 수 있기 때문이다.

그러나 기존의 임상 평가만으로는 추가적인 척추 손상 진행을 조기에 예측하기 어렵다. X-ray나 CT 검사만으로는 정확도가 떨어지며, 의료진의 경험에 의존해야 하는 한계가 존재한다.

이런 가운데 척추 MRI를 이용하여 척추 골다공증 골절의 진행을 예측한 AI 모델의 연구 결과가 발표됐다. 

서울대학교병원운영 서울특별시보라매병원(병원장 이재협) 신경외과 박성배 교수가 카이스트 연구팀은 AI와 MRI 기반 예측 모델의 개발로 이러한 한계를 보완했다. 

연구팀은 2020년 1월부터 2023년 12월까지 골다공증성 척추 압박 골절(OVCF) 환자 245명을 대상으로 MRI 영상과 임상 데이터를 바탕으로 추가 척추 골절 진행(VC) 위험을 후향적으로 분석했다. 

이 중 200명의 데이터를 사용해 AI 기반 딥러닝 모델을 개발하고, 45명으로 구성된 테스트 그룹에서 예측 성능을 검증했다.

AI 모델의 성능을 평가한 결과, ViT-PMC-LoRA 모델이 다른 기존 모델에 비해 예측 정확도가 가장 높았다(AUC: 0.8656). 

특히 증강 예측 기법을 도입한 경우 예측 성공률이 더욱 개선됐다. 

이 기술을 통해 척추 골절 진행 고위험 환자를 조기에 선별하고, 적절한 치료 계획을 세울 수 있는 가능성이 높아진 것이다.

박성배 교수는 “이번 연구를 통해 척추 골절 위험이 높은 환자를 초기 단계에서 선별할 수 있는 가능성이 높아졌다.”라며, “해당 모델의 활용이 의료진의 진단 정확도를 높이고, 치료 계획 수립에 실질적인 도움을 줄 수 있길 바란다.”라고 밝혔다.

이번 연구는 Scientific Reports의 2024년 12월호에 게재됐다.

[메디컬월드뉴스 김영신 기자]