치과 엑스레이 영상에 골밀도 검사결과 (T-Score)를 대입한 딥러닝 모델이 나왔다.
턱뼈 전체를 촬영하는 파노라마 영상으로 골다공증 예측이 가능해 질 것으로 보인다.

고려대학교 안산병원 치과 이기선 교수는 치과 기본 엑스레이인 파노라마 영상에 골밀도 검사결과인 T-Score를 대입하여 훈련한 딥러닝 모델이, 골다공증 환자 선별에 유용하다는 연구결과를 내놓았다.

골다공증은 뼈의 밀도 감소에 따라 쉽게 골절이 발생되는 전신 골격계 질환이지만 질환이 진행되는 동안 별다른 증상이 없어 대부분의 환자가 인지하지 못하는 ‘침묵의 질환’이라고도 알려져 있다.

국민건강통계 자료에 따르면 해당 질환을 인지 및 치료 비율은 골다공증 환자 10명중에 1~2명만으로 인지율이 매우 낮은 질환으로 알려져 있다.

이기선 교수는 "많은 국내외 연구결과 중 골다공증 유병 환자의 경우, 전신적인 골밀도 감소로 인하여 치과용 파노라마 엑스레이상의 턱뼈에서도 골밀도 감소에 따른 뼈 이미지 특이성이 나타난다"며, "이를 이용하면 골다공증 유병 여부를 선별할 가능성이 높다는 연구결과에 주목하여, 딥러닝 기반의 실용화될 수 있는 인공지능 알고리즘의 개발 가능성을 제시해 본 것"이라고 밝혔다.

이번 연구결과는 딥러닝 연구에 최신의 설명 가능한 인공지능(explainable AI) 알고리즘 중에 하나인 Grad-CAM 알고리즘을 적용하여 골다공증 환자의 엑스레이와 비골다공증 환자의 엑스레이의 어느 부분을 보고 구분했는지 비교 분석하는 국내외 첫 연구 결과이다.

이기선 교수는 "본 연구를 통하여 치과를 방문하는 골다공증 유병자 분들의 인지율 상승과 더불어 치과의사에게 있어도 진료에 도움이 되는 시스템을 만들어 보는 것을 목표로도 골다공증 위험성 판단 알고리즘의 정확도를 높이기 위해 계속 연구를 이어갈 예정"이라고 밝혔다.