서울아산병원과 의료 AI 전문 코어라인소프트가 공동 연구 개발한 요근 부피 자동 측정 기술이 'British Medical Journal (BMJ)'지의 자매지 'BMJ Open'에 게재됐다. 이들이 개발한 기술은 CT 스캔을 통해 요근 부피를 자동으로 측정, 기존의 수동 측정 방법보다 48배 빠른 속도로 결과를 제공한다.

근감소증은 노화에 따른 골격 근육량과 근력의 감소와 함께 각종 신체 기능이 저하되는 증상을 의미한다. 이 질환은 당뇨병이나 심혈관 질환 등과 같은 여러가지 다른 질환들과도 높은 연관성이 있으며, 낙상이나 골절과 같은 심각한 건강 문제를 초래할 수 있다.

최근 김지완 서울아산병원 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 study로 요근의 부피를 정밀하게 측정해 근감소증의 조기 발견 및 치료에 큰 도움이 될 것이라는 전망이다.

해당 연구는 520명 참가자의 CT 스캔 데이터를 활용해 요근 영역을 자동으로 분할하고 부피를 측정하는 nnU-Net 기반의 인공지능 모델을 개발한 것으로, 코어라인소프트의 AI 솔루션 AVIEW에서 구현됐다. 회사 측은 이 방법에 대해 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 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 제시 등과 같은 임상적으로 유용할 수 있음을 시사했다.

연구책임자인 김지완 서울아산병원 정형외과 교수는 "근감소증 연구 및 진단에 초석이 될 내용"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 근육 관련 질환의 진단과 연구에도 중요한 기여를 할 것으로 기대된다"고 소감을 밝혔다.