7일 장유수 강북삼성병원 코호트연구소·류승호 헬스케어데이터센터 교수 연구팀은 이 병원 종합검진센터에서 2012~2015년 양전자방출-컴퓨터단층촬영(PET-CT) 검사를 받은 성인 3만2000명을 대상으로 한 연구 결과를 7일 발표했다.
연구팀은 스스로 학습하는 딥러닝 AI모델을 사용해 참여자의 △내장·피하지방 △근육 △골밀도 △지방간 △대동맥 석회화 등의 체성분 수치를 자동으로 추출했다. 해당 딥러닝 기술은 내장지방, 피하지방, 근육량, 골밀도, 대동맥 칼슘과 같은 체성분을 분할해 3D 영상으로 구현하고 정량화하는 기술이다.
그 결과 당뇨병 유병 상태 및 발생 예측 정확도는 수신자조작특성 곡선(AUROC)을 이용했을 때 남자 0.75, 여자 0.85를 보였다. 이는 AI모델의 정확도를 나타내는 통계 기법으로 통상 지표가 1에 가까울수록 성능이 뛰어나고 0.8이면 고성능 모델로 평가된다.
특히 대사증후군(지방간, 대동맥 석회화, 내장비만, 근감소증, 골다공증)의 식별 정확도는 남자 0.81, 여자 0.90으로 나타나 높은 예측 성능을 나타냈다.
연구팀은 "이번 결과는 CT 영상이 기존 진단 범위를 넘어 '예방적 기회검진(opportunistic screening)'으로 활용될 수 있는 가능성을 보여줬다"며 "당뇨병 및 동반 질환의 위험성을 더욱 정확하게 예측하고, 조기에 전략적으로 대응하는 데 도움을 줄 것"이라고 말했다.
이번 연구 결과가 영상의학 분야 학술지 《래디올로지(Radiology)》에 게재됐다.
