프로메디우스가 2025 미국골대사학회(The American Society for Bone and Mineral Research, 이하 ASBMR 2025)에서 초록 3편을 발표했다고 18일 밝혔다. 이번 연구는 흉부 X-ray 기반 골다공증 선별 AI 소프트웨어 Osteo Signal(오스테오 시그널)의 임상 및 보건경제적 가치를 국제적으로 검증했다는 점에서 의미가 크다. 

이번 발표에는 프로메디우스의 과학자문위원회 위원이자 미국 시다스-시나이 병원 임상교수인 스튜어트 실버맨(Stuart Silverman) 교수와 싱가포르 종합병원 내분비내과 골다공증 및 골대사학 유닛의 선임 컨설턴트 및 소장 만쥬 찬드란(Manju Chandran) 교수가 참여했다. 

실버맨 교수는 ‘미국의 딥러닝 AI 기반 흉부 X-ray 분석을 통한 골다공증 선별의 비용효과성(Cost-Effectiveness of Opportunistic Osteoporosis Screening Using Chest Radiographs With Deep Learning in the United States)을 발표했다. 미국의 50세 이상 여성 1000명의 흉부 X-ray를 분석한 AI가 골다공증을 조기에 선별하는 방법의 비용효과성을 평가한 결과, 골절 2.8건 예방과 1.5 QALY(삶의 질 보정 수명) 향상 효과가 확인됐다. 비용은 QALY당 7만 2085달러로 미국 기준선인 15만달러의 절반 수준이었다. 약물 복용 지속률을 높일 경우 QALY당 1만 6414달러까지 개선됐다.

찬드란 교수는 아시아의 딥러닝 AI 기반 흉부 X-ray 분석을 통한 골다공증 선별의 비용효과성(From X-Rays to Early Intervention: Cost-Effectiveness of Deep Learning-Powered Opportunistic Osteoporosis Screening in an Asian country)을 발표했다. 아시아 최초로 진행된 이번 연구에서 AI가 50세 이상의 싱가포르 여성 10000명의 흉부 X-ray를 분석해 골다공증을 선별할 경우, 골절 17건 예방, 16 QALY 증가 효과가 확인됐다. 비용은 QALY당 4만 6412싱가포르 달러로 기준선인 8만 5000 싱가포르 달러의 절반 수준을 기록했다.

마지막 연구는 프로메디우스와 서울아산병원 연구팀이 공동으로 수행했다. 7만 7000여건의 흉부 X-ray·골밀도 데이터를 활용해 골 손실을 정상부터 골다공증까지 5단계로 구별한 딥러닝 모델을 개발했다. 특히 그동안 주목받지 못했던 골감소증을 심각도에 따라 3단계로 세분화한 점이 임상적으로 의미가 있다. 연구팀은 이를 통해 골다공증 및 골감소증의 단계별 선별과 그에 따른 생활 습관 개선이 가능할 것으로 전망했다.

프로메디우스 배현진 대표는 “골다공증은 증상이 없어 진단을 놓치거나, 골절 발생 뒤에야 알게 되는 경우가 대부분”이라며 “치료가 어려운 골다공증성 골절은 삶의 질을 떨어뜨리고 사회 전체의 보건경제적 부담을 가중시킨다. 이번 발표는 프로메디우스 기술의 가치를 세계적으로 입증한 성과이자 초고령 사회에 진입한 대한민국과 주요 선진국에 제시하는 이정표가 될 것”이라고 밝혔다.