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2020년02월11일 11시34분
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고대 안산병원, 골다공증 환자 선별에 유용 '예측알고리즘' 개발
치과 엑스레이 영상에 T-Score 대입한 딥러닝 '분별 정확도 약 86%'

골다공증와 비골다공증 엑스레이 비교 분석한 국내외 '첫 연구결과'
딥러닝 기반 실용화될 수 있는 '인공지능 알고리즘 개발 가능성' 제시

이기선 교수 "골다공증 유병자 인지율 높임과 함께 치과 진료에 도움되는 시스템 만들 목적"
논문 국제 학술지 'Journal of Clinical Medicine 2월'에 발표

[보건타임즈] 턱뼈 전체를 촬영하는 치과 기본 엑스레이인 파노라마 영상에 T-Score 대입한 골다공증 예측알고리즘이 개발됐다.(사진 Grad-CAM 알고리즘을 이용하면 훈련된 딥러닝 모델이 골다공증 환자와 비-골다공증 환자의 치과용 파노라마 엑스레이를 분류하는 이미지상의 특이점의 위치를 알 수 있다.(출처 논문)

이 딥러닝 모델의 분별 정확도는 약 86%로 침묵의 질환이란 별칭이 붙은 골다공증 질환의 미인지 환자에게 골밀도 정밀검사 추천 등의 활동이 가능해 환자의 인지율 상승과 골다공증 진행 예방에 효과가 기대된다.

고대 안산병원 치과 이기선 교수(사진)는 턱뼈 전체를 촬영하는 치과 기본 엑스레이인 파노라마 영상에 골밀도 검사결과인 T-Score를 대입시켜 훈련한 딥러닝 모델이, 골다공증 환자 선별에 예측에 유용하다는 연구결과를 내놔 주목을 받고 있다.

골다공증은 요즘 50대 연령대가 가장 흔히 앓는 대사성 골 질환이다.
젊은 층에서도 확인되는 골다공증은 뼈의 밀도 감소에 따라 강도가 약해져 쉽게 골절이 발생하는 전신 골격계 질환이며, 나이의 증가, 폐경, 무리한 다이어트 등과 같은 생활습관 또는 유전적 질환 등이 요인으로 알려져 있다.

그러나 이 골 질환이 진행되는 동안 통증이나 별다른 증상이 나타나지 않아 가벼운 충격에 골절이 발생하기 전까지 환자 대부분이 인지하지 못하는 ‘침묵의 질환’이라고도 알려져 있다.
실제 국내 국민건강통계 자료에 따르면 이 골 질환을 인지, 치료하는 비율은 골다공증 환자 10명 중 1~2명꼴로 인지율이 매우 낮다.

이 교수는 "많은 국내외 연구결과 중 골다공증 유병 환자의 경우, 전신적인 골밀도 감소로 치과용 파노라마 엑스레이상의 턱뼈도 골밀도 감소에 따른 뼈 이미지의 특이성이 나타나며, 이를 이용하면 골다공증 유병 여부를 선별할 가능성이 높다는 연구결과에 주목, 딥러닝 기반의 실용화될 수 있는 인공지능 알고리즘의 개발 가능성을 제시해 본 것"이라고 밝혔다.

이 연구결과는 기존에 통계적 모델이나 머신러닝 모델에 기반한 것이 아닌, 골밀도 점수(T-Score)를 바탕으로 학습한 딥러닝 모델을 통해 확인한 것이다.
기존에 많은 딥러닝 연구들이 분류 예측결과의 이유를 알 수 없어 블랙박스로 알려져 있었던 딥러닝 연구에, 최신의 설명이 가능한 인공지능(explainable AI) 알고리즘 중 Grad-CAM 알고리즘을 적용, 골다공증 환자와 비골다공증 환자의 각 엑스레이의 어느 부분을 보고 구분했는지 비교 분석하는 국내외 첫 연구결과다.

이 교수는 과거 삼성SDS에서 소프트웨어 개발자로 근무 경력이 있는 의료인으로, 현재 이를 주제로 교육부 주관의 개인 국책연구과제를 수행 중에 있다.

이 교수는는 세계적 보건문제에 떠오른 골다공증의 유병률이 상당히 높지만 명확한 증상이 없어 매우 낮은 인지율을 보이는 데다 특별히 환자 인지율을 높일 수 있는 별다른 방법이 없었으나 이 연구를 통해 치과를 찾는 골다공증 유병자들의 인지율 상승과 함께 치과의사에게도 진료에 도움이 되는 시스템을 만들어 보는 것을 목표로 골다공증 위험성 판단 알고리즘의 정확도를 높이기 위해 계속 연구를 이어갈 예정이다.

이 연구논문은 2019년도 현재 영향력 지수(Impact Factor) 5.688인 국제 학술지 'Journal of Clinical Medicine'에 올 2월 'Evaluation of Transfer Learning with Deep Convolutional Neural Networks for Screening Osteoporosis in Dental Panoramic Radiographs'라는 제목으로 발표됐다.

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조현진 (bktimes@naver.com) 기자 
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