“AI로 X-ray 만으로 골다공증 예측”…이대서울병원, 진단 패러다임 전환 예고

딥러닝 기반 인공지능(AI) 기술이 기존 흉부 X-ray 이미지를 활용해 골다공증 위험을 진단하는 방식이 의료 현장 혁신의 새로운 축으로 떠오르고 있다. 이대서울병원 연구팀이 발표한 이번 AI 진단 모델은 높은 정확도와 안전성, 경제성을 바탕으로 기존 골다공증 정밀진단 프로세스의 한계를 뛰어넘을 방안으로 주목받는다. 업계와 의료계는 “X-ray의 패러다임 전환”이 될 수 있다는 평가와 함께, AI와 결합된 영상 분석 진단 경쟁의 분기점이 될 것으로 전망하고 있다.

김관창 이대서울병원 심장혈관흉부외과 교수, 안소현 이화여자대학교 의과학연구소 교수팀은 2021~2024년 이대서울병원 국가검진센터에서 흉부 X-ray 및 표준 골밀도 검사(DXA)를 모두 받은 80명을 대상으로 인공지능 소프트웨어를 개발·적용해 골다공증 발생 위험도를 측정했다. AI에 실제 환자 데이터를 학습시킨 결과, 골다공증 위험 예측 정확도를 나타내는 AUC(곡선 아래 면적) 수치가 0.93에 달했다. 기존 의료에서 AUC 0.8 이상을 ‘고성능’으로 간주하는 점을 감안하면, 영상 분석 기반 진단모델로서 최고 수준 경쟁력을 갖춘 결과라고 평가할 수 있다.

연구진이 적용한 딥러닝 기법은 흉부 X-ray상 연부조직 및 연부뼈의 미세 데이터 패턴을 정교하게 추출해 고위험군을 조기에 선별하는 원리다. 이는 표준 골대사 진단법인 DXA와 달리 반복적 방사선 노출 우려 없이, 기존 검진 자료만으로도 추가 접근과 분석이 가능해 촬영 비용, 환자 불편을 획기적으로 낮췄다. 특히 의료접근성이 떨어지는 고령자, 만성질환자의 경우 임상 효용이 클 것으로 분석된다.

이번 연구 결과는 “흉부 X-ray 검사 데이터만으로도 골다공증 발병 고위험군을 빠르게 찾는 일상 검진 체계 구현”에 그치지 않고, 향후 단일 영상기반 다중질환(폐질환·심질환 등) 통합 AI 진단 플랫폼 상용화를 실현하는 전기가 될 수 있다는 점에서 산업적으로 파급력이 적지 않다. 김관창 교수는 “폐질환 AI 진단 모델 개발 연구와 연계해, 단일 X-ray 이미지를 여러 질환 선별 알고리즘에 적용하는 혁신을 준비 중”이라고 설명했다.

글로벌 시장에서도 X-ray 등 2차원 영상 데이터를 AI로 해석하려는 연구와 기업 진출이 잇따르고 있다. 미국, 유럽 의료기관은 의료영상 AI 진단의 FDA, CE 인증을 잇따라 추진 중이나, 골다공증 예측 AI의 경우 진입 장벽과 임상 확증 데이터 요건이 높아 신뢰성 확보가 변수로 남아 있다.

현재 국내 AI 기반 영상 진단 소프트웨어는 식약처 ‘의료기기 소프트웨어(SaMD)’ 인증을 받아야 하며, 환자 데이터의 비식별화·정보보호 조치를 거쳐야 한다. 추가로 의료진 교육 및 실사용 적합성 평가 절차 등 지침 강화를 통과해야 상용 진입이 가능하다. 이번 논문은 국제학술지 ‘흉부 질병 학회지’에 공개되며, AI 기반 골다공증 예측 기술의 임상적·산업적 가치를 공식적으로 입증했다는 평가를 받고 있다.

업계는 의료영상과 AI 분석기술 융합이 실제 대중 진단 시스템에 언제, 어떻게 적용될지가 기술 경쟁의 새로운 분기점이 될지 주시하고 있다. 기술과 데이터, 규제와 활용의 조화가 의료 혁신의 조건으로 부상하고 있다.