이번 연구는 AI 소프트웨어 ‘Osteo Signal(오스테오 시그널)’의 적용 가능성을 다양한 국가 및 환경에서 검토했다. 발표에는 시다스-시나이 병원 임상 교수인 스튜어트 실버맨(Stuart Silverman) 교수와 싱가포르 종합병원의 만쥬 찬드란(Manju Chandran) 교수가 공동 참여했다.
실버맨 교수는 미국 내 50세 이상 여성 1000명의 흉부 X-ray를 기반으로 한 선별 AI의 비용 효과성을 분석했다. 분석 결과, 평균적으로 골절 2.8건을 줄이고, 삶의 질 보정 수명(QALY)은 1.5년 늘릴 수 있었다. QALY당 비용은 약 7만2085달러로, 미국 보건의료 지출 기준선(15만 달러)보다 낮은 수준이었다.
세 번째 발표는 서울아산병원과 공동으로 수행한 연구로, 7만7000건 이상의 흉부 X-ray와 골밀도 데이터를 기반으로 골 상태를 5단계로 구분하는 딥러닝 모델을 개발했다. 특히, 임상에서 간과되기 쉬운 ‘골감소증’을 3단계로 세분화한 점이 주요한 차별점으로 언급됐다.
연구팀은 이를 통해 조기 발견뿐만 아니라 개인별 생활습관 개선 등 예방적 접근이 가능할 것으로 기대된다고 밝혔다.
배현진 프로메디우스 대표는 “증상이 없어 진단이 늦는 경우가 많은 골다공증은 환자 삶의 질 저하뿐 아니라 사회적 비용 부담도 커지는 질환”이라며, “이번 연구 발표는 AI 기반 선별 기술이 이를 보완할 수 있는 가능성을 국제적으로 검토받은 사례”라고 말했다.
김국주 하이뉴스(Hinews) 기자
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