[디지털데일리 이건한 기자] 의료 AI 스타트업 코어라인소프트는 서울아산병원 김지완 교수 연구팀이 코어라인 AI 솔루션 'AVIEW'을 활용해 근감소증을 진단하는 방법에 대한 논문을 발표했다고 14일 밝혔다.

근감소증은 노화에 따른 골격 근육량과 근력의 감소, 각종 신체 기능이 저하되는 증상이다. 당뇨병이나 심혈관 질환 등 여러 질환과도 연관성이 높으며 낙상이나 골절 같은 심각한 건강 문제를 초래할 수도 있다. 국내에선 노령화에 따른 고령자들의 근감소증 증가가 예측되는 가운데 2021년부터 질병으로 분류돼 관리되고 있다.

김 교수 연구팀이 이번에 개발한 것은 연구 참가자 520명의 CT 스캔 데이터를 활용해 요근(척추와 다리 연결 근육) 영역을 자동으로 분할하고 부피를 측정하는 nnU-Net 기반 AI 모델이다. 이 방법은 전문가가 요근 영역을 수동으로 분할하는 것보다 48배 더 빠르며 AI가 자동으로 추정한 요근 모양의 정확도를 의미하는 다이스 스코어(Dice score)도 평균 0.927로 높은 효율성과 정확성이 확인됐다.

서울아산병원 연구팀은 이번 연구가 다양한 CT 스캔 데이터를 활용한 의료 AI 모델의 잠재력을 입증한 중요한 사례라고 언급했다. 특히 대규모 대상자 연구에서도 신뢰할 수 있는 결과가 제공됐으며 대량의 한국인 요근 부피 분석을 빠르게 수행할 수 있었다는 설명이다. 이를 통해 정상 유무와 해당 범위를 제시하는 형태 등 임상적 유용성도 검증됐다. 또한 많은 CT데이터를 재분석함으로서 근감소증의 추가적인 진단 및 연구들이 가능하다고 전했다.

연구책임자는 김 교수는 "근감소증 연구 및 진단에 초석이 될 내용"이라며 "실제 임상에 적용되면 환자들에게 보다 정확하고 신속한 진단 제공을 통해 의료 서비스 질이 획기적으로 개선될 것"이라고 말했다. 논문의 제1저자인 최우림 박사는 "이번 연구가 근감소증 뿐 아니라 다양한 근육 관련 질환의 진단과 연구에도 중요한 기여를 할 것으로 기대된다"는 소감을 전했다.

한편 이번 연구는 한국연구재단(NRF)의 중견연구자지원사업 지원을 받아 진행됐다. 전체 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 study'이다.