서울대학교병원운영 서울특별시보라매병원(병원장 이재협) 신경외과 박성배 교수가 서울대병원 내분비내과 김정희 교수, 분당 서울대병원 내분비내과 공성혜 교수와 함께 복부 CT를 이용한 척추 골다공증 골절 예측 AI 모델의 연구 결과를 발표했다.

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 있으나, 상당수의 환자가 DXA 검사를 시행 하지 못하고 있는 실정이다.

             ▲ 박 성배 교수

이에 박성배 교수 연구팀은 접근성이 높은 CT검사와 AI모델을 접목하여 척추 골절 위험이 높은 환자를 식별하기 위한 새로운 접근 방식을 연구하였다.

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 실시했다.
 

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”고 말하며, “이를 검진센터 수검 환자나 실제 골절 환자에게 적용해보는 어플도 개발 계획중에 있기에 이를 활용하면 골절 환자에게 최선의 치료를 제공할 수 있을 것”이라고 덧붙였다.