김관창 이화여자대학교서울병원 심장혈관흉부외과 교수와 안소현 이화여자대학교 의과학연구소 교수 연구팀이 딥러닝 기반 인공지능(AI)을 활용해 흉부 X-ray로 골다공증 위험을 예측할 수 있다는 연구 결과를 발표했다고 19일 밝혔다.
연구팀은 2021년부터 2024년까지 이대서울병원 국가검진센터에서 흉부 X-ray 검사와 이중에너지 X선 흡수 계측법(DXA) 골밀도 검사를 받은 성인 80명을 대상으로 골다공증 진단 보조 소프트웨어인 PROS® CXR: OSTEO를 활용해 위험도를 분석했다. 그 결과 AI의 진단 정확도를 나타내는 AUC(Area Under the Curve) 값이 0.93으로, 고성능 모델 기준인 0.8을 크게 웃돌았다.
기존 표준 검사인 DXA는 비용이 높고 방사선 노출 우려가 있어 광범위한 골다공증 선별 검사로 활용하는 데 한계가 있었다. 이번 연구는 접근성이 높은 흉부 X-ray를 통해 골다공증을 조기 선별하고, 적절한 치료와 예방 기회를 제공할 수 있음을 입증했다.
김관창 교수는 “흉부 X-ray로 골다공증 위험을 선별할 수 있다는 점에서 임상적 의미가 크다”며 “현재 폐 질환 AI 진단 모델 개발도 병행 중이며, 두 연구를 연계해 단일 영상검사로 다중 질환을 선별하는 통합 AI 플랫폼을 구축해 나갈 계획”이라고 말했다.
