복부 CT(컴퓨터단층촬영) 영상과 인공지능(AI)으로 척추골절 위험을 예측할 수 있다는 연구결과가 나왔다.
서울대병원운영 보라매병원(병원장 이재협) 신경외과 박성배 교수와 서울대병원 내분비내과 김정희 교수, 분당서울대병원 내분비내과 공성혜 교수는 CT 검사와 AI 모델을 접목해 척추골절 위험이 높은 환자를 식별하는 새로운 접근 방식을 인터넷 보건의료 국제학술지(Journal of Medical Internet Research)에 발표했다.
전세계적인 고령화로 인해 취약성 골절 발생률은 증가하고 있어 환자는 물론 가족에게 상당한 부담이 되고 있다. 연구팀에 따르면 골다공증 골절 환자의 60%는 골절 위험을 줄이기 위한 적절한 치료를 받지 못하고 있다.
기존에 골절 예측법으로 골밀도 검사(DXA)가 있지만 많이 활용하고 있지 않다.
연구팀은 복부 CT 영상을 가진 척추골절환자 3만 2,435명 가운데 골절5년 이후 추적 영상, 50~80세 환자, 1년 이상 추적 영상 608명을 분석했다.
그 결과, 근육과 척추뼈의 CT 영상을 딥러닝한 모델이 척추골절 위험 예측에 도움되는 것으로 나타났다.
또한 척추뼈와 근육의 영상을 사용할 경우 척추뼈 영상만 사용한 모델보다 예측도가 높았다.
이에 대해 연구팀은 "근육 이미지의 정보가 골절을 예측하는 데 추가적인 핵심 정보를 제공한다는 것을 의미한다"고 설명했다.
박 교수는 "척추와 주변 근육의 CT 이미지를 딥러닝한 AI모델을 활용하여 골다공증으로 인한 골절 위험이 높은 환자를 가려내는 데 도움이 될 것"이라고 결론내렸다.
현재 박 교수는 건강검진 환자나 골절 환자에 적용하는 어플리케이션도 개발할 계획을 세우고 있다.