코어라인소프트는 김지완 서울아산병원 교수 연구팀과 공동으로 인공지능(AI) 솔루션 '에이뷰'를 활용해 자동으로 요근의 부피를 정확하고 신속하게 진단할 수 있는 방법을 개발했다고 14일 밝혔다.
연구팀은 520명 참가자의 CT 스캔 데이터를 활용해 요근 영역을 자동으로 분할하고 부피를 측정하는 nnU-Net 기반의 AI 모델을 개발했다. 이 기술은 코어라인소프트의 AI 솔루션 '에이뷰'에서 구현됐다. 이 방법은 전문가가 요근 영역을 수동으로 직접 분할하는 것 보다 48배 더 빠르다. AI가 자동으로 추정한 요근모양의 정확성을 의미하는 다이스 스코어(Dice score)도 평균 0.927로 나타났다.
서울아산병원 연구팀은 이번 연구가 다양한 CT 스캔 데이터를 활용한 의료 AI 모델의 가능성을 입증한 사례라고 언급했다. 특히 대규모 대상자 연구에서도 신뢰할 수 있는 결과를 제공해 대량의 한국인 요근 부피 분석을 빠르게 수행함으로서 정상·비정상 범위 제시 등과 같은 임상적으로 유용할 수 있음을 시사했다. 또 이미 다른 검사 목적으로 촬영된 CT데이터들을 재분석해 근감소증의 추가적인 진단과 여러 연구가 가능하다고 전했다.
김지완 서울아산병원 정형외과 교수는 “근감소증 연구 및 진단에 초석이 될 내용”이라며 ”실제 임상에 적용될 경우 환자들에게 보다 정확하고 신속한 진단을 제공할 수 있어 의료 서비스의 질을 획기적으로 개선할 수 있을 것”이라고 말했다.
해당 연구는 한국연구재단(NRF)의 중견연구자지원사업 지원을 받아 진행됐다.
정용철 기자 jungyc@etnews.com
