CT의 놀라운 효과…"당뇨병 예측에 대사 증후군도 식별"

PET-CT 성인 3만2천여명 대상 연구

"당뇨병·대사증후군 예측 성능 높아"

[AP/뉴시스] 컴퓨터단층촬영(CT)이 본래의 목적 외에도 인공지능 기반 솔루션을 활용해 당뇨병 예측과 함께 다양한 대사 질환인 지방간·내장비만·근감소증·골다공증·대동맥 석회화을 동시에 식별할 수 있다는 연구 결과가 나왔다. (사진= AP 세계보건기구 자료사진) [email protected] 2024.08.07. *재판매 및 DB 금지

[서울=뉴시스] 백영미 기자 = 컴퓨터단층촬영(CT)이 본래의 목적 외에도 인공지능 기반 솔루션을 활용해 당뇨병 예측과 함께 다양한 대사 질환인 지방간·내장비만·근감소증·골다공증·대동맥 석회화을 동시에 식별할 수 있다는 연구 결과가 나왔다.

성균관대 의대 강북삼성병원 코호트연구소 장유수·헬스케어데이터센터 류승호 교수 연구팀과 서울대병원 영상의학과 윤순호 교수 연구팀은 2012년~2015년 사이 강북삼성병원 종합건진센터에서 양전자 방출 컴퓨터 단층 촬영(PET-CT)을 받은 성인 3만2000여 명을 대상으로 한 연구 결과를 7일 밝혔다.

연구팀은 연구 대상자의 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 남자 0.75, 여자 0.85를 보였다. 또 대사 증후군(지방간·대동맥 석회화·내장비만·근감소증·골다공증)을 식별하기 위한 지수는 AUROC 남자 0.81, 여자 0.90으로 나타나 높은 예측 성능을 보여줬다.

연구팀은 “이 연구 결과는 CT 영상이 기존의 질병 진단을 넘어 예방적 기회 검진(opportunistic screening)으로 활용될 수 있는 가능성을 보여주고 있다”면서 “당뇨병 및 동반 질환의 위험성을 더욱 정확하게 예측하고, 조기에 전략적으로 대응하는데 도움을 줄 것”이라고 밝혔다.

강북삼성병원은 최근 AI의료·영상센터를 개소하고 AI영상 판독 솔루션 및 정량화 솔루션을 통해 진료·검진 서비스 고도화를 진행하고 있다.

이번 연구 결과는 영상의학 분야 국제 학술지 ‘Radiology’에 실렸다.


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