CT(컴퓨터단층촬영) 영상으로 당뇨병 등 다양한 대사 질환을 예측·식별할 수 있다는 연구 결과가 나왔다.
CT는 여러 방향에서 찍은 엑스선 영상을 복원해 상세한 횡단면 영상을 생성하는 기술로, 주로 암, 혈관성 질환 등을 진단할 때 사용한다.
성균관의대 강북삼성병원 코호트연구소 장유수·헬스케어데이터센터 류승호 교수 연구팀과 서울대병원 영상의학과 윤순호 교수 연구팀은 AI 기술을 이용해 CT로 대사 질환도 확인할 수 있을 것으로 보고 연구를 진행했다. 연구팀은 2012~2015년 사이에 강북삼성병원 종합건진센터에서 PET-CT를 받은 성인 3만2000여 명의 결과를 딥캐치의 딥러닝 모델에 기재해 정량화된 체성분 수치를 추출했다. 딥캐치의 딥러닝 알고리즘은 내장지방, 피하지방, 근육량, 골밀도, 대동맥 칼슘과 같은 체성분을 분할해 3D로 구현하고 정량화하는 기술이다.
수치 분석 결과, 당뇨병, 대사증후군을 높은 확률로 예측할 수 있는 것으로 나타났다. 당뇨병 유병 상태와 발생 예측은 AUROC(수신자조작특성 곡선 이하 넓이)가 남성 0.75, 여성 0.85로 나타났다. AUROC는 1에 가까울수록 예측 성능이 높다. 대사 증후군(지방간, 대동맥 석회화, 내장비만, 근감소증, 골다공증)을 식별하기 위한 지수는 AUROC 남성 0.81, 여성 0.90으로 나타났다. 전반적으로 여성에서 예측 효능이 더 높았다.
연구팀은 “이 연구 결과는 CT 영상이 기존의 질병 진단을 넘어 예방적 기회 검진으로 활용될 수 있는 가능성을 보여주고 있다”며 “당뇨병과 동반 질환의 위험성을 더욱 정확하게 예측하고, 조기에 전략적으로 대응하는 데 도움을 줄 것”이라고 했다.
한편, 이번 연구 결과는 영상의학 분야 국제 학술지인 ‘Radiology’에 게재됐다.
CT는 여러 방향에서 찍은 엑스선 영상을 복원해 상세한 횡단면 영상을 생성하는 기술로, 주로 암, 혈관성 질환 등을 진단할 때 사용한다.
성균관의대 강북삼성병원 코호트연구소 장유수·헬스케어데이터센터 류승호 교수 연구팀과 서울대병원 영상의학과 윤순호 교수 연구팀은 AI 기술을 이용해 CT로 대사 질환도 확인할 수 있을 것으로 보고 연구를 진행했다. 연구팀은 2012~2015년 사이에 강북삼성병원 종합건진센터에서 PET-CT를 받은 성인 3만2000여 명의 결과를 딥캐치의 딥러닝 모델에 기재해 정량화된 체성분 수치를 추출했다. 딥캐치의 딥러닝 알고리즘은 내장지방, 피하지방, 근육량, 골밀도, 대동맥 칼슘과 같은 체성분을 분할해 3D로 구현하고 정량화하는 기술이다.
수치 분석 결과, 당뇨병, 대사증후군을 높은 확률로 예측할 수 있는 것으로 나타났다. 당뇨병 유병 상태와 발생 예측은 AUROC(수신자조작특성 곡선 이하 넓이)가 남성 0.75, 여성 0.85로 나타났다. AUROC는 1에 가까울수록 예측 성능이 높다. 대사 증후군(지방간, 대동맥 석회화, 내장비만, 근감소증, 골다공증)을 식별하기 위한 지수는 AUROC 남성 0.81, 여성 0.90으로 나타났다. 전반적으로 여성에서 예측 효능이 더 높았다.
연구팀은 “이 연구 결과는 CT 영상이 기존의 질병 진단을 넘어 예방적 기회 검진으로 활용될 수 있는 가능성을 보여주고 있다”며 “당뇨병과 동반 질환의 위험성을 더욱 정확하게 예측하고, 조기에 전략적으로 대응하는 데 도움을 줄 것”이라고 했다.
한편, 이번 연구 결과는 영상의학 분야 국제 학술지인 ‘Radiology’에 게재됐다.