코어라인소프트는 의료 인공지능(AI)이 기존 촬영한 컴퓨터단층촬영(CT) 영상만으로 근육량을 자동 분석해 진단 지표로 활용할 수 있음을 입증한 논문이 최근 국제 학술지 '노화 임상과 실험적 연구'에 게재됐다고 25일 밝혔다.
이번 논문에서 서울아산병원 정형외과 김지완 교수와 최우림 박사후연구원은 코어라인소프트의 CT 분석 소프트웨어(SW) 약 4000명의 성인 데이터를 분석했다. 그 결과 요근 부피 지표가 기존 진단 표준인 사지골격근량(ASM)과 높은 상관성을 보인 것을 확인했다. 의료 AI가 요 근 부피를 분석해 근감소증을 진단할 가능성을 확인했다.
코어라인소프트는 이번 연구가 폐암이나 복부 질환 등 다른 목적으로 촬영된 기존 CT 검사 데이터를 재활용해 추가 검사 없이 건강 위험을 조기에 발견하는 '기회적 검진'의 가능성을 열었다고 의미를 부여했다. 별도 비용이나 방사선 노출 없이도 의료 현장의 효율성을 극대화했기 때문이다.
딥러닝 기반 알고리즘 분석에서 요근 부피는 30대에서 정점을 기록한 뒤 연령이 증가함에 따라 감소하는 경향을 보였다. 경향은 남성에서 뚜렷하게 나타났다. 코어라인소프트는 체질량지수(BMI)로 보정한 지표에서 높은 진단 정확도로 임상적 유효성을 증명했다고 강조했다.
회사는 영상 기반 건강 지표의 발굴은 의료 AI 시장의 경쟁 축을 특정 질환 검출에서 통합 분석 플랫폼으로 이동을 기대했다. 근감소증은 암, 당뇨 등 만성질환 예후와 밀접한 연관이 있는 만큼, 이번 연구 성과는 의료 AI가 국가 보건 인프라의 필수 구성 요소로 자리 잡는 결정적 근거가 될 것으로 평가했다.
연구팀은 “이번 연구가 고령화 사회의 난제인 근감소증을 조기에 발견하는 새로운 디지털 지표를 제시했다”면서 “특히 30대부터 시작되는 근육량 감소 변화를 AI로 수치화해 예방 중심의 정밀 의료 시스템 구축에 기여하겠다”고 말했다.
송윤섭 기자 sys@etnews.com
