최근 서울아산병원 김지완 교수 연구팀은 코어라인의 AI 솔루션 AVIEW를 활용해 자동으로 요근의 부피를 정확하고 신속하게 진단할 수 있는 방법을 개발했다. 논문명은 Development and validation of a reliable method for automated measurements of psoas muscle volume in CT scans using deep learning-based segmentation: a cross-sectional study 로, 요근의 부피를 정밀하게 측정하여 근감소증의 조기 발견 및 치료에 큰 도움이 될 것이라는 전망이다.
해당 연구에서는 520명 참가자의 CT 스캔 데이터를 활용해 요근 영역을 자동으로 분할하고 부피를 측정하는 nnU-Net 기반의 인공지능 모델을 개발한 것으로, 코어라인소프트의 AI 솔루션 AVIEW에서 구현됐다. 이 방법은 전문가가 요근 영역을 수동으로 직접 분할하는 것 보다 48배 더 빠르며, 인공지능이 자동으로 추정한 요근모양의 정확성을 의미하는 Dice score도 평균 0.927로 높은 효율성과 정확성이 입증됐다고 회사측은 설명했다.
서울아산병원 연구팀은 이번 연구가 다양한 CT 스캔 데이터를 활용한 의료인공지능모델의 가능성을 입증한 중요한 사례라고 언급했다. 특히, 대규모 대상자연구에서도 신뢰할 수 있는 결과를 제공해, 대량의 한국인 요근 부피 분석을 빠르게 수행함으로서 정상/비정상 범위 제 시 등과 같은 임상적으로 유용할 수 있음을 시사했다. 또한 이미 다른 검사목적으로 촬영된 기사 초안 2 수많은 CT데이터들을 재분석함으로서 근감소증의 추가적인 진단과 여러 연구가 가능하다고 전했다.
연구책임자인 서울아산병원 정형외과 김지완 교수는 "근감소증 연구 및 진단에 초석이 될 내 용”이라며 "실제 임상에 적용될 경우, 환자들에게 보다 정확하고 신속한 진단을 제공할 수 있어 의료 서비스의 질을 획기적으로 개선할 수 있을 것"이라고 전했다.
논문의 제 1저자인 최우림 박사는 "AI 기술의 발전이 실제 의료 현장에 적용되어 큰 성과를 낼 때, 그 가치가 극대화 될 것"이라며 "이번 연구가 근감소증 뿐만 아니라 다양한 근육 관련 질환의 진단과 연구에도 중요한 기여를 할 것으로 기대된다"고 소감을 전했다.
한편, 해당 연구는 한국연구재단(NRF)의 중견연구자지원사업 지원을 받아 진행됐다.
임혜정 기자
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