[이코노믹데일리] 강북삼성병원과 서울대병원 교수팀이 공동 연구를 통해 CT(컴퓨터단층촬영)촬영과 인공지능 기반 솔루션을 활용해 당뇨병 예측과 다양한 대사 질환을 동시에 식별할 수 있다는 연구 결과를 발표했다.
7일 성균관의대 강북삼성병원 류승호 교수( 코호트연구소) · 장유수 교수(헬스케어데이터센터) 연구팀과 서울대병원 윤순호 영상의학과 교수 연구팀은 2012년부터 2015년 간 강북삼성병원 종합건진센터에서 PET-CT를 받은 성인 3만2000여명을 대상으로 연구를 진행했다.
교수진은 연구대상자들의 결과를 딥캐치의 딥러닝 모델을 사용해 내장 및 피하지방, 근육, 골밀도, 지방간, 대동맥 석회화 등의 정량화된 체성분 수치를 자동으로 추출했다. 딥캐치 딥러닝 알고리즘은 내장지방, 피하지방, 근육량, 골밀도, 대동맥 칼슘과 같은 체성분을 분할해 3D로 구현하고 정량화하는 기술이다.
추출 결과 당뇨병 유병 상태 및 발생 예측은 AUROC 남자 0.75, 여자 0.85를 보였다. 또한 대사 증후군(지방간, 대동맥 석회화, 내장비만, 근감소증, 골다공증)을 식별하기 위한 지수는 AUROC 남자 0.81, 여자 0.90으로 나타나 높은 예측 성능을 보여줬다. AUROC(area under the ROC curve)는 어떤 질환을 진단하기 위한 특정 검사 도구의 진단 정확도를 나타내는 통계 기법이며, 1에 가까울수록 예측 성능이 높다.
연구팀은 “이 연구 결과는 CT 영상이 기존의 질병 진단을 넘어 예방적 기회검진으로 활용될 수 있는 가능성”이라며 “당뇨병 및 동반 질환의 위험성을 더욱 정확하게 예측하고, 조기에 전략적으로 대응하는데 도움을 줄 것”이라고 강조했다.
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