음식 사진만으로 소금 섭취량을 측정할 수 있는 인공지능 시스템이 국내에서 개발됐다.
과도한 소금 섭취는 고혈압, 심근경색 등 심혈관계 질환의 위험을 높이고, 신부전, 위암, 골다공증 등 전신에 걸쳐 만성질환을 유발하는 주된 원인이다. 세계보건기구(WHO)에서는 이러한 소금 섭취를 하루 2000mg으로 권고하고 있으나, 한국인의 하루 평균 섭취량은 적정 기준의 1.6배에 이를 정도로 높다. 소금 섭취량을 제대로 관리하기 위해서는 개인이 하루에 섭취하는 소금 양이 어느 정돈지 정확히 알아야 한다. 일상생활에서 끼니마다 음식 목록과 섭취량을 정확히 기록해 평가하기는 현실적인 제약이 많다.
분당서울대병원 입원전담진료센터 류지원·김혜원·신장내과 김세중 교수팀은 음식 사진만으로 나트륨 섭취량을 추정하는 기술의 유용성을 검증하는 연구를 수행했다. 연구에 사용된 인공지능은 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 모델로, 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.
연구 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 추정사구체여과율만으로 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.
연구 저자 류지원 교수는 “스마트폰 어플리케이션으로 식사 전후 음식 사진만 촬영하면 되기 때문에 자가평가기록이나 설문 등 보다 훨씬 용이한 방식이다”며 “추정사구체여과율을 활용하면 24시간 소변 나트륨 수치까지 예측할 수 있어 입원환자를 대상으로 활용될 가능성도 높다”고 말했다.
한편, 이번 연구 결과는 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.
과도한 소금 섭취는 고혈압, 심근경색 등 심혈관계 질환의 위험을 높이고, 신부전, 위암, 골다공증 등 전신에 걸쳐 만성질환을 유발하는 주된 원인이다. 세계보건기구(WHO)에서는 이러한 소금 섭취를 하루 2000mg으로 권고하고 있으나, 한국인의 하루 평균 섭취량은 적정 기준의 1.6배에 이를 정도로 높다. 소금 섭취량을 제대로 관리하기 위해서는 개인이 하루에 섭취하는 소금 양이 어느 정돈지 정확히 알아야 한다. 일상생활에서 끼니마다 음식 목록과 섭취량을 정확히 기록해 평가하기는 현실적인 제약이 많다.
분당서울대병원 입원전담진료센터 류지원·김혜원·신장내과 김세중 교수팀은 음식 사진만으로 나트륨 섭취량을 추정하는 기술의 유용성을 검증하는 연구를 수행했다. 연구에 사용된 인공지능은 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 모델로, 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.
연구 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 추정사구체여과율만으로 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.
연구 저자 류지원 교수는 “스마트폰 어플리케이션으로 식사 전후 음식 사진만 촬영하면 되기 때문에 자가평가기록이나 설문 등 보다 훨씬 용이한 방식이다”며 “추정사구체여과율을 활용하면 24시간 소변 나트륨 수치까지 예측할 수 있어 입원환자를 대상으로 활용될 가능성도 높다”고 말했다.
한편, 이번 연구 결과는 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.