분당서울대병원은 입원전담진료센터 류지원·김혜원, 신장내과 김세중 교수 연구팀이 인공지능(AI)을 활용해 음식 사진만으로 소금 섭취량을 계산하는 기술의 유용성을 검증했다고 18일 밝혔다.
소금 섭취량을 제대로 관리하기 위해서는 개인이 하루에 섭취하는 소금양이 어느 정돈지 정확히 알아야 한다. 일상생활에서 끼니마다 음식의 목록과 섭취량을 정확히 기록해 평가하기엔 현실적인 제약이 많다.
현재까지는 신장 질환 등 나트륨 섭취를 제한해야하는 질환으로 인해 병원에 입원했을 때 시행하는 '24시간 소변 나트륨 검사'가 가장 정확하다고 평가된다. 이조차도 하루에 수차례 소변을 볼 때마다 보관하고 검사해야하는 번거로움이 있어 보다 간편하고 일상생활에서도 적용할 수 있는 방법이 필요한 상황이다.
이에 류지원·김혜원·김세중 교수 연구팀은 최근 인공지능에 주목, 음식 사진만으로 나트륨 섭취량을 추정하는 기술의 유용성을 검증하는 연구를 수행했다.
연구에 사용된 AI는 음식 영역을 감지하는 'YOLO(You Only Look Once)v4' 아키텍처와 음식 종류를 분류하는 MST++, ResNet-101 인공신경망 모델, 음식량을 측정하는 초분광 이미징 기술 등이 사용된 모델로이다. 음식 섭취 전후 사진을 촬영하면 두 사진의 소금 함량 차이만큼을 섭취했다고 판단하는 방식이다.
연구팀은 분당서울대병원에 입원한 환자들이 섭취한 식사 전후 음식 사진을 촬영해 AI가 나트륨 섭취량을 계산하게 했으며, 이를 24시간 소변 나트륨 결과와 비교 분석했다.
그 결과 AI 분석 결과에서 성별, 연령, 신장 기능, 이뇨제 등의 변수를 고려하면 24시간 소변 나트륨 검사 결과와 가까운 값을 얻을 수 있다는 사실을 확인했다. 나아가 AI가 측정한 나트륨 섭취량과 신장 기능을 평가하는 추정사구체여과율(eGFR)만으로 실제 24시간 소변 나트륨 검사 결과를 예측하는 공식을 도출하는 데도 성공했다.
예를 들어 이뇨제를 사용하지 않은 환자는 AI가 측정한 나트륨 섭취량의 53.5%에 추정사구체여과율의 22.102배를 더하면 24시간 소변 나트륨 검사 결과를 간접적으로 계산할 수 있는 식이다.
이번 연구결과는 병원 입원 환자를 대상으로 보다 간편한 AI 나트륨 섭취량 측정 기술의 가능성을 확인한 것으로, 향후 고도화를 통해 임상 현장은 물론 일상생활에서도 폭넓게 활용할 수 있을 것으로 전망된다.
류지원 교수는 “스마트폰 앱으로 식사 전후 음식 사진만 촬영하면 되기 때문에 자가평가기록이나 설문 등 보다 훨씬 용이한 방식”이라며 “추정사구체여과율을 활용하면 24시간 소변 나트륨 수치까지 예측할 수 있어 입원환자를 대상으로 활용될 가능성도 높다”고 말했다.
이번 연구결과는 헬스케어 분야의 국제학술지인 'JMIR Formative Research'에 게재됐다.
정용철 기자 jungyc@etnews.com
