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찍어둔 CT로 질병 찾아…AI가 조기 진단 길 열었다
(왼쪽부터) 김지완 서울아산병원 교수, 최우림 박사후연구원.
| 서울=한스경제 김동주 기자 | 나이가 들수록 근육이 줄어드는 근감소증은 낙상, 골절, 만성질환 위험을 높이는 심각한 질병이다. 세계보건기구(WHO)는 2017년부터 이에 질병코드를 부여했으나, 노년층에게 흔한 이 질환을 조기에 객관적으로 진단하기는 쉽지 않았다.
최근 의료 인공지능(AI)이 기존에 촬영된 CT 영상만으로 근육량을 자동 분석해 진단 지표로 활용하는 해법을 제시하며 주목받고 있다.
국제학술지 ‘Aging Clinical and Experimental Research’에 게재된 연구에 따르면 CT 영상에서 요근(psoas muscle) 부피를 자동 분석해 근감소증을 진단하는 새로운 기준이 정립됐다.
김지완 서울아산병원 정형외과 교수와 최우림 박사후연구원은 코어라인소프트의 AI 솔루션 ‘에이뷰(AVIEW)’를 활용해 약 4000명의 성인 데이터를 분석한 결과, 요근 부피 지표가 기존 진단 표준인 사지골격근량(ASM)과 높은 상관성을 보이며 유의미한 진단 지표가 될 수 있음을 입증했다.
이번 연구는 기존에 촬영된 CT 검사 데이터를 재활용해 추가 검사 없이 건강 위험을 조기에 발견하는 기회적 검진의 가능성을 열었다. 별도의 비용이나 방사선 노출 없이 의료 현장의 효율성을 높일 수 있다.
딥러닝 기반 알고리즘으로 분석한 결과, 요근 부피는 30대에서 정점을 찍은 뒤 연령이 증가할수록 감소했다. 이 패턴은 남성에서 더 뚜렷하게 나타났다. 체질량지수로 보정한 지표가 가장 높은 진단 정확도를 보였다.
영상 기반 건강 지표 발굴은 의료 AI 시장의 경쟁 구도를 통합 분석 플랫폼으로 이동시키고 있다. 한 번의 CT 촬영으로 폐질환, 심혈관 위험, 근감소증까지 동시에 분석하는 구조가 병원 시스템에 이식되고 있다.
이런 변화는 의료 AI가 단순 진단 보조를 넘어 지속적으로 데이터를 축적하는 운영 체제로 진화하고 있음을 보여준다. 근감소증은 만성질환 예후와 연관이 깊어, 이번 연구는 의료 AI가 국가 보건 인프라의 필수 요소가 될 수 있음을 시사한다.
이번 연구는 CT 기반 영상 분석을 통해 근감소증을 객관적으로 평가할 수 있는 기준을 제시했다는 점에서 의미가 있다.
연구팀은 “이번 연구는 인구 고령화의 핵심 난제인 근감소증을 조기에 발견할 수 있는 새로운 디지털 지표를 제시했다는 점에서 임상적 가치가 있다”고 설명했다.
이어 “이미 촬영된 복부 CT 영상을 활용해 별도의 추가 검사 없이도 근감소증 위험도를 평가하는 ‘기회적스크리닝’ 시대를 여는 기회를 열고, 특히 30대부터 시작되는 근육량의 감소변화 추이를 AI로 수치화함으로써, 예방 중심의 정밀 의료 시스템을 구축하는 데 기여하고자 한다”고 덧붙였다.
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