01. 왜 연구했을까?

Ken 안녕하세요. 세상에 유용한 시그널을 보내는 더 시그널즈의 에디터 켄입니다. 오늘은 AI가 흉부 X-ray로 골다공증을 선별하는 기술을 살펴보겠습니다. 논문 제목은 ‘Opportunistic Osteoporosis Screening Using Chest Radiographs With Deep Learning: Development and External Validation With a Cohort Dataset’인데요. 국문으로 변역하면 ‘딥러닝과 흉부 X-ray를 활용한 골다공증 기회 검진:코호트 데이트 세트를 활용한 개발 및 외부 검증’입니다.

AI Researcher 2021년 JBMR(Journal of Bone and Mineral Research)에 게재된 이 연구는 서울아산병원 연구팀이 개발한 CXR-L(Chest X-ray–based model for Low bone density)을 다뤘습니다. ‘딥러닝 AI가 흉부 X-ray를 분석해서 골다공증 위험도를 얼마나 잘 선별’하는지가 연구의 핵심이죠.

Ken 보통 골다공증은 골밀도 검사(DXA)로 진단하잖아요. 왜 골다공증 선별이 따로 필요할까요?

AI Researcher 골밀도 검사율이 낮기 때문입니다. 국제골다공증협회(IOF)에 따르면 전 세계적 골다공증 위험군 여성의 10% 미만이 골밀도 검사를 받는다고 해요. 대한골대사학회 역시 65세 이상 여성의 골밀도 검사율은 약 8.6%로 보고 있습니다. 골밀도 검사율이 낮으면 골다공증 진단율도 낮으니까 앞 단계인 골다공증 선별이 필요한 겁니다.

Ken 골다공증 선별은 골밀도 검사를 대체하는 게 아닌 골밀도 검사를 더 많이 받게끔 만들어 골다공증 환자를 더 찾아내는데 의의가 있겠네요. 이렇게 골다공증 환자를 찾는 게 중요한 이유는 아무래도 이 병의 특징 때문일까요?

AI Researcher 맞습니다. 골다공증은 남녀 고령층 누구나 골다공증을 겪을 수 있는데 평소에는 무증상입니다. 골절 뒤에야 알게 되는데 그럼 때는 늦었죠. 골다공증성 골절은 재발 위험이 높고, 치료가 어려우며, 심하면 사망에 이를 수도 있어요. 고관절 골절 환자의 경우 2년 내 사망률이 70%입니다. 환자와 가족이 겪어야 할 고통이 너무 큰 병이죠. 그래서 골다공증은 골든타임을 놓치지 않는 게 중요합니다. 이 때 흉부 X-ray가 중요한 역할을 합니다.

Ken 골든타임을 놓치지 않기 위해 흉부 X-ray를 활용하는 게 유리하다는 뜻일까요?

AI Researcher 그렇죠. 흉부 X-ray는 전세계적으로 보급률이 높습니다. 다시 말해 환자에 대한 접근성이 높다는 의미죠. AI가 흉부 X-ray를 분석해서 골다공증을 조기에 선별하고 그 위험성을 의료진과 환자에게 경고해줄 수 있다면 골밀도 검사율을 지금보다 높일 수 있을 겁니다. 자연스럽게 골다공증 진단율과 골다공증을 제때 치료하는 확률도 동반 상승하게 되겠죠.

02. 어떻게 연구했을까?

Ken 그럼 연구진은 어떻게 AI 모델을 연구했나요?

AI Researcher 이 연구는 2012년 1월부터 2019년 2월까지 아산병원 건강검진센터에서 흉부 X-ray 촬영과 골밀도 검사(DXA)를 같은 날에 실행한 47,801명의 데이터를 기반으로 이루어졌습니다. 데이터에는 총 77,812장의 흉부 X-ray도 포함됩니다. 전체 데이터를 학습·튜닝·검증 세트로 나누고, 3개 클래스와 성별이 균형을 이루도록 표본을 무직위로 추출했습니다. 내부 검증은 50세 이상 집단으로, 외부 검증은 별도의 아산 골다공증 코호트로 수행했습니다. 이렇게 충분히 큰 원자료 → 균형 표본화 → 내·외부 검증으로 이어지는 단계적 설계는 AI 모델의 신뢰성을 높이는 핵심 구조입니다.

03. 어떻게 선별하나?

Ken AI는 흉부 X-ray 이미지를 보고 어떻게 골다공증이라고 판단하나요?

AI Researcher 연구팀은 약 11,000명의 흉부 X- ray 이미지와 골밀도 검사 결과 연결해 AI가 ‘낮은 골밀도 패턴’을 학습하도록 했습니다. 이렇게 훈련된 AI는 새로운 환자의 흉부 X-ray 이미지를 입력받아 픽셀 단위의 미세한 음영 차이를 분석합니다. AI는 ‘정상’ 또는 ‘골다공증 위험도 높음’으로 결과를 예측합니다. 다음 그림은 AI가 실제로 정상 환자와 골다공증 위험도가 높은 환자를 구분할 때 주목한 부위를 시각화한 예시입니다.

04. 얼마나 정확할까?

Ken 예측의 정확도도 관건이겠네요. 성능이 얼마나 뛰어난가요?

AI Researcher 외부 데이터셋으로 검증한 결과, 이 모델의 AUC(Area Under the Curve, 곡선 아래 면적) 값은 0.859로 보고되었습니다. AUC는 1에 가까울수록 ‘AI가 질환을 잘 구분한다’는 뜻이에요. 즉, 0.859라면 85.9% 확률로 정상과 골다공증을 구분할 수 있다는 의미죠. 물론 AUC 하나만으로는 AI의 성능을 예단하는 건 금물입니다. 민감도(Sensitivity, 실제 골다공증 환자를 놓치지 않고 잘 찾아낸 비율)와 특이도(Specificity, 정상인을 잘 구분한 비율)까지도 고려해야 하는데 두 지표도 모두 임상적으로 활용 가능한 수준이었습니다.

05. 연구 결과와 시사점은?

Ken 그럼 이 AI를 실제로 어떻게 활용할 수 있을까요? 이미 골다공증을 진단할 수 있는 골밀도 검사가 있잖아요? 한국에서는 2025년부터 여성의 경우 54세, 60세, 66세에 무료로 골밀도 검사를 받을 수 있습니다. 보건소에서도 여성은 만 65세 이상, 남성은 만 70세 이상일 경우 무료로 골밀도 검사 서비스를 받을 수 있고 일반 시민은 약 7천 원 수준의 저비용으로 가능합니다.

AI Researcher 맞아요. 하지만 제도가 아무리 잘 되어 있어도 검사를 받지 않으면 아무 소용이 없죠. 골다공증이 무서운 점은 증상이 없다가 갑작스럽게 골절로 나타난다는 거예요. 이미 찍었던 흉부 X-ray를 AI가 분석해 골밀도 저하의 신호를 조기에 포착한다면, 환자에게는 검사를 받으려는 동기가 생기고 의료진에게는 조기 개입의 근거가 생깁니다. 이런 방식을 기회 검진(Opportunistic screening)이라고 합니다.

Ken 그럼 흉부 X-ray를 활용하면 훨씬 더 많은 골다공증을 선별할 수 있겠네요?

AI Researcher 그렇죠. 한국에는 약 3,500대의 골밀도 검사기기(DXA)가 있지만, X-ray 촬영 장비는 40,000대 이상으로 거의 모든 의료기관에 있습니다. 건강검진, 폐질환 검사, 결핵검진 목적으로 이미 찍은 흉부 X-ray를 분석해 AI가 자동으로 골다공증 위험도를 선별할 수 있다면 의료진은 필요한 환자에게 즉시 골밀도 검사를 권유하고, 환자는 골다공증 골든타임을 놓치지 않고 치료받을 수 있습니다. 

Ken 결국 AI가 기존의 데이터의 가치를 재정의하는 것 같네요.

AI Researcher 맞아요. 우리가 일상적으로 찍는 흉부 X-ray에는 사실 수많은 건강 정보가 숨어 있습니다. 이 연구의 의의는 사람이 보지 못하는 골다공증의 위험성을 AI가 예측해서 의료진과 환자에게 경고해줄 수 있다는 큰 가능성을 제시한 것입니다. 동시에 기존 의료 데이터의 다른 잠재력을 고민할 수 있는 계기도 준 셈입니다.

Ken 지금까지 AI가 흉부 X-ray를 분석해서 골다공증을 선별하는 기술의 유용성을 확인할 수 있었습니다. 지금까지 더 시그널즈였습니다.

논문 자세히 보기
Opportunistic Osteoporosis Screening Using Chest Radiographs With Deep Learning Development and External Validation With a Cohort Dataset(JBMR, 2021)

참고문헌

1. Lee JH et al. Opportunistic Osteoporosis Screening Using Chest Radiographs With Deep Learning: Development and External Validation With a Cohort Dataset. Journal of Bone and Mineral Research, 2021.

2. International Osteoporosis Foundation. Serve Up Bone Strength Throughout Life. (2022)

3. International Osteoporosis Foundation. Post-Fracture Nutrition. (2022)

4. 대한골대사학회. 골다공증 진료지침 개정판, 2022.

5. 보건복지부 의료장비등록 통계, 2023.6.건강보험심사평가원, 의료장비 현황 보고서, 2024.

6. World Health Organization. Healthy Diet Fact Sheet. (2022)