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흉부 X선으로 골다공증 상태 예측하는‘설명 가능한 AI’ 개발

서울대병원, 파운데이션 모델 12종 비교해 최적 성능 도출, DINOv2-LoRA, AUC 0.93

서울대병원이 흉부 X선만으로 정상·골감소증·골다공증을 분류하는 인공지능(AI) 모델을 개발했다. 흉부 X선에는 갈비뼈, 쇄골, 척추 등 골절과 밀접한 뼈 구조가 포함되어 있어 이를 활용하면 별도 골밀도 검사 없이도 골다공증을 조기에 확인할 수 있는 ‘기회 검진(opportunistic screening)’이 가능하다. 연구팀은 특히 AI가 실제로 어떤 뼈 구조를 근거로 판단하는지를 수치로 검증하는 평가 체계를 마련해, 임상에서도 신뢰할 수 있는 의료 AI의 가능성을 제시했다.

골다공증은 뼈의 양이 줄고 구조가 약해지면서 골절 위험이 높아지는 질환으로, 고령화와 함께 환자가 빠르게 증가하고 있다. 그러나 표준검사인 DXA(골밀도 검사)는 장비 접근성 등의 문제로 충분히 시행되지 못하는 경우가 많다. 반면 흉부 X선은 대부분의 건강검진에서 이미 촬영되므로, 이를 활용해 골다공증 여부를 함께 평가할 수 있다면 조기 진단의 새로운 대안이 될 수 있다. 다만 지금까지의 AI 모델은 예측 과정이 명확하게 설명되지 않는 ‘블랙박스’ 문제 때문에 임상 적용에 어려움이 있었다.

서울대병원 가정의학과 박상민 교수팀(김재원 연구원)은 서울대병원 건강증진센터에서 2004~2019년 동안 흉부 X선과 DXA 검사를 모두 받은 여성 14,502명의 데이터를 분석해 다양한 파운데이션 기반 AI 모델의 예측 성능과 설명 가능성을 비교한 연구 결과를 28일 발표했다.

연구팀은 먼저, 다양한 이미지에서 사전 학습된 파운데이션 모델(Foundation Model)을 의료 영상 분석에 적용했다. 파운데이션 모델은 대규모 데이터로 학습된 AI 모델로, 이를 의료 영상에 맞게 미세 조정하면 제한된 의료 데이터로도 높은 성능을 낼 수 있다. 연구에는 일반 이미지로 학습된 모델(OpenCLIP, DINOv2)과 의료 영상으로 학습된 모델(CheXagent, RAD-DINO) 등 네 가지 모델이 사용됐으며, ▲마지막 분류 단계만 새로 학습하는 ‘선형 검증’ ▲모델의 일부 레이어만 재학습하는 ‘부분 미세조정 방식’ ▲저차원 행렬을 추가하는 ‘LoRA 방식’ 등 세 가지 방법을 적용해 총 12개의 AI 모델을 만들었다.

AI는 입력된 흉부 X선에서 척추와 늑골 같은 뼈 구조를 중심으로 특징을 추출하고, 이를 기존에 학습된 패턴과 비교해 정상(T-score ≥ -1.0), 골감소증(-2.5 < T-score < -1.0), 골다공증(T-score ≤ -2.5) 중 어떤 상태와 가장 유사한지를 판단한다. 

연구팀은 여기에 더해 AI가 실제로 어떤 뼈를 근거로 삼아 판단하는지까지 확인할 수 있도록 ‘설명 가능성’ 평가 체계를 설계했다. 뼈를 모두 가린 상태에서 특정 뼈 부위를 추가해 성능이 얼마나 향상하는지 확인하는 ‘차단 분석 방식(Δbone)’과 Grad-CAM으로 나타난 AI의 주목 영역이 실제 뼈 위치와 얼마나 일치하는지를 계산하는 ‘유의성 지도 방식(IoUbone)’을 통해, AI가 임상적으로 중요한 뼈 구조를 근거로 판단하는지를 정량적으로 검증했다.

그 결과, DINOv2 모델에 LoRA 방식을 적용한 모델이 AUC 0.93(95% CI 0.92–0.94)로 가장 높은 예측 성능을 보였다. 이 모델은 뼈 구조 활용도가 가장 높고, 주목 영역의 타당성에서도 우수해, 예측력과 설명 가능성이 균형 있게 확보된 최적 모델로 평가됐다. 

또한 의료 영상 기반 모델이 항상 더 우수한 것은 아니며, 예측 성능이 높다고 해서 설명 가능성까지 함께 향상되는 것은 아니라는 점도 확인됐다. 이는 의료 AI가 실제 임상에서 활용되기 위해서는 정확도와 함께 ‘왜 그렇게 판단했는지’에 대한 근거 검증이 필수적임을 보여준다.

제1저자인 김재원 연구원(서울대 의과학과)은 “파운데이션 모델을 의료 영상에 적용할 때는 높은 성능만으로는 충분하지 않고, 실제 의료 현장에서 신뢰받기 위한 다차원적 평가 체계가 필요하다”며 “이번 연구가 그 기준을 제시했다는 점에서 의미가 크다”고 설명했다.

교신저자인 박상민 교수(가정의학과)는 “예측 정확도뿐 아니라 AI의 판단 근거를 투명하게 설명할 수 있는지를 함께 평가함으로써, 파운데이션 모델을 어떻게 선택하고 활용해야 하는지에 대한 방향성을 제시했다는 점에서 큰 의의가 있다”고 강조했다.

한편, 이번 연구 결과는 골다공증 및 기타 대사성 골질환 분야의 국제 학술지 ‘Osteoporosis International’ 최근호에 게재됐다. 

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“면역 기반 혁신치료제, 급여 지연은 생명 지연”…한국혈액암협회,국회에 신속 결정 촉구 사단법인 한국혈액암협회가 치료제가 있음에도 보험 급여 지연으로 담도암 환자들이 치료 기회를 잃고 있다며, 면역 기반 혁신 치료제에 대한 신속한 급여 결단을 촉구하고 나섰다. 한국혈액암협회(회장 장태평)는 1월 14일 서울 여의도 국회의사당을 방문해 담도암 환자의 면역 기반 혁신 치료제에 대한 신속한 급여 결정을 요청하는 성명서를 전달했다고 밝혔다. 협회는 허가된 치료제가 있음에도 급여 지연과 제한적 적용으로 상당수 환자가 치료를 시작조차 하지 못하는 현실이 개선돼야 한다고 강조했다. 담도암은 조기 진단이 어렵고 진행 속도가 빠른 고위험 암종으로, 치료 시기를 놓칠 경우 생명과 직결된다. 환자들은 황달과 담즙 정체로 인한 염증, 고열, 극심한 가려움과 통증에 시달리며 배액관 삽입과 반복적인 입·퇴원을 겪는다. 이로 인해 일상생활은 물론 생계 유지까지 어려워지고, 가족 역시 돌봄과 경제적 부담을 함께 떠안는 상황에 놓인다. 문제는 치료 효과가 기대되는 약제가 이미 허가를 받았음에도 보험 적용이 이뤄지지 않거나 매우 제한적으로만 인정되고 있다는 점이다. 비용 부담과 복잡한 절차로 치료가 지연되는 사이 환자의 병세는 악화되고, 치료 가능 시점은 점점 좁아진다. 해외

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장내 미생물 불균형, 자가면역·대사성 질환 발병 위험 높여 경희대병원 소화기내과 오신주 교수 새해 건강관리 계획과 식습관 개선에 대한 관심이 높아지는 시기다. 경희대병원 소화기내과 오신주 교수는 “면역 기능과 염증 조절의 핵심 기관인 ‘장 건강’을 관리하는 것이 전신 건강을 지키는 출발점이 될 수 있다”고 조언했다. 가장 큰 면역 기관 ‘장’, 미생물의 다양성과 균형 중요장(腸)은 음식물의 소화와 흡수뿐 아니라 체내 면역 기능과 염증 반응 조절에 중요한 역할을 한다. 장 점막은 신체에서 가장 큰 면역 기관으로 전체 림프구의 약 70~75%가 집중돼 있으며, 외부 항원에 대한 방어와 면역 반응을 동시에 조절한다. 특히 장 점막 면역계는 장내 미생물과 긴밀하게 상호작용하며 면역 균형을 유지한다. 단쇄지방산, 2차 담즙산 등 장내 미생물이 생성하는 대사산물은 면역세포에 신호를 전달해 염증 반응을 억제하고, 병원체가 침입할 경우 효과적인 면역 반응이 일어나도록 조절한다. 경희대병원 소화기내과 오신주 교수는 “장내 미생물의 다양성이 높을수록 염증 반응 억제와 대사 기능이 안정적으로 유지되는데, 유해균과 유익균 간의 균형 또한 중요하다”며 “장내 미생물의 불균형은 유익균의 장 점막 방어 기능을 약화시켜 면역 조절 이상으로 이어질 수 있다”고 말했다. 장내 미생