연구팀 “CT 영상, 예방적 기회검진 활용 가능성 보여줘”
CT(컴퓨터단층촬영)촬영이 본래의 목적 외에도 인공지능 기반 솔루션을 활용해 당뇨병 예측과 함께 다양한 대사 질환(지방간, 내장비만, 근감소증, 골다공증, 대동맥 석회화)을 동시에 식별할 수 있는 것으로 나타났다.
성균관의대 강북삼성병원 코호트연구소 장유수·헬스케어데이터센터 류승호 교수 연구팀과 서울대병원 영상의학과 윤순호 교수 연구팀이 이 같은 연구결과를 8월 7일 발표했다.
연구팀은 2012년~2015년 사이에 강북삼성병원 종합건진센터에서 PET-CT를 받은 성인 3.2만여 명의 결과를 딥캐치의 딥러닝 모델을 사용해 내장 및 피하지방, 근육, 골밀도, 지방간, 대동맥 석회화 등의 정량화된 체성분 수치를 자동으로 추출했다.
딥캐치의 딥러닝 알고리즘은 내장지방, 피하지방, 근육량, 골밀도, 대동맥 칼슘과 같은 체성분을 분할해 3D로 구현하고 정량화하는 기술이다.
그 결과, 당뇨병 유병 상태 및 발생 예측은 AUROC(수신자조작특성 곡선 이하 넓이로 1에 가까울수록 예측 성능이 높음)가 각각 ▲남자 0.75 ▲여자 0.85를 보여주었다.
또한, 대사 증후군(지방간, 대동맥 석회화, 내장비만, 근감소증, 골다공증)을 식별하기 위한 지수는 AUROC ▲남자 0.81 ▲여자 0.90로 나타나 높은 예측 성능을 보여주었다.
연구팀은 “CT 영상이 기존의 질병 진단을 넘어 예방적 기회검진(opportunistic screening)으로 활용될 수 있는 가능성을 보여주고 있다”며, “당뇨병 및 동반 질환의 위험성을 더욱 정확하게 예측하고, 조기에 전략적으로 대응하는데 도움을 줄 것”이라고 덧붙였다.
한편, 이번 연구 결과는 영상의학 분야 최고 권위 학술지인 ‘Radiology’에 게재됐다.
김민준 기자 kmj6339@medifonews.com
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