01. 왜 연구했을까?

Ken 안녕하세요. 세상의 유용한 시그널을 찾아 여러분께 전달하는, 더 시그널즈 에디터 켄입니다. 오늘 포착한 신호는 독일에서 왔습니다. 논문 원제가 ‘AI-Driven Osteoporosis Screening in Germany: A Cost-Benefit Analysis’인데, 번역하면 ‘독일의 AI 기반 골다공증 선별: 비용 편익 분석’입니다. 다소 어려울 수 있는 주제라 이 연구를 친절하게 설명해줄 분을 모셨습니다. 논문의 저자 중 한 분인 장이브 레진스터 교수님입니다. 

Jean-Yves Reginster 안녕하세요. 이 논문을 한 문장으로 요약하면  ‘AI가 흉부 X-ray를 분석해서 골다공증을 조기에 선별하는 방법이 독일에게 경제적으로 이득인가?’라는 질문에 답하는 연구입니다. 여기서 경제적이라는 건 단어 그대로 비용 대비 효과를 의미합니다. 

Ken 그렇군요. 그런데 왜 하필이면 골다공증이죠?

Jean-Yves Reginster 골다공증은 골절 위험도, 의료비, 사망률을 높이는 질병인데도 기존 골밀도 검사 체계의 한계로 진단과 치료가 적시에 이루어지지 않을 때가 종종 있습니다. 연구할 가치가 있다고 본 거죠. 골다공증은 뼈의 구멍이 필요 이상으로 많아지는 질병입니다. 주로 노년층, 특히 여성에게 발생해요. 건물 기둥이 약하면 부러지기 쉬운 것처럼, 뼈에 구멍이 많으면 골절에 취약해집니다. 골다공증으로 인한 골절을 골다공증성 골절이라고 하는데,  문제는 노년에 골다공증성 골절을 당하면 높은 재골절률과 높은 사망률이 이어진다는 겁니다. 

Ken 치료비가 만만찮게 들겠는데요?

Jean-Yves Reginster 맞아요. 치료비·장기요양비·생산성 손실까지 합치면 막대한 숫자가 나옵니다. 50세 이상 남성 4명 중 1명, 여성 2명 중 1명은 일생 동안 골다공증성 골절을 경험할 것으로 추정됩니다. 독일만 해도 2019년 한 해에 약 83만 건의 골절로 의료비 138억 유로가 들었어요. 기대 수명이 늘면서 초고령화 시대에 접어든 지금, 골다공증을 개인의 문제가 아닌 국가의 사회경제적 관점으로 봐야 하는 이유입니다.

02. 기존 골밀도 검사의 한계는?

Ken 그 정도면 확실히 경제성 평가가 필요하겠네요. 그런데 골다공증은 골밀도 검사로 알 수 있지 않나요?

Jean-Yves Reginster 물론 그렇습니다. 보통 덱사(DEXA, Dual Energy X-ray Absorptiometry)라는 장비로 골밀도를 검사합니다. 문제는 장비의 수가 제한적이라, 검사하려고 해도 예약 절차도 번거롭다는 것이죠. 보통 접근성이 떨어진다고 하죠. 연구에 따르면 고위험군 여성의 3분의 2 이상이 진단조차 받지 못하는 상황이라고 합니다.

Ken 왜 이렇게 낮은 걸까요?

Jean-Yves Reginster 골다공증은 무증상 질병이에요. 그래서 뼈가 부러진 다음에야 ‘아, 골다공증이구나’라고 아는 경우가 많은 거죠. 환자가 초기에 증상을 잘 느끼지 못하는 건 암하고 비슷합니다. 그래서 골다공증도 골든타임이 있어요. 골다공증은 빨리 알수록 이득입니다. 

03. AI는 어떤 역할을 할까?

Ken 여기서 AI 역할이 중요하겠네요.

Jean-Yves Reginster 정확히는 AI가 흉부 X-ray를 분석한다는 아이디어가 중요합니다. 흉부 X-ray는 병원에서 가장 많이, 그리고 저렴하게 찍을 수 있는 영상입니다. AI는 여기서 뼈의 밀도를 분석해 골다공증 위험군을 찾아낼 수 있어요. 그것도 추가 검사 없이, 이미 찍어둔 영상으로 선별할 수 있는 것이죠. 이걸 기회 검진(opportunistic screening)이라고 합니다. 따로 병원에 검사 예약을 하지 않아도 골다공증을 찾을 확률을 높이는 겁니다.

Ken  음, 흔한 흉부 X-ray로 골다공증을 선별할 수 있다면, 골밀도 검사보다 더 빨리 골다공증을 찾을 수도 있겠네요? 아무래도 흉부 X-ray가 접근성이 높으니까요.

Jean-Yves Reginster 맞습니다. 이 연구도 그 점에 주목하고 있습니다.

04. 어떻게 연구했을까?

Ken 그럼 연구진은 어떤 방식으로 경제성을 계산했나요?

Jean-Yves Reginster 연구진은 ① AI 선별 → ② 골밀도 측정 → ③ 위험도에 따른 치료와 같이 3단계 시나리오를 거친 대상자를 3년 내 골절발생률로 구별했습니다. 위험도 5~10%인 사람에게는 알렌드로네이트(ALN)라는 비교적 저렴한 약을 처방했습니다. 위험도 10% 이상이면서 65세 이상인 사람에게는 로모소주맙(ROMO)을 1년 간 주사 치료하고 이어서 알렌드로네이트(ALN)로 유지 치료했습니다. 참고로 로모소주맙(ROMO)은 골 형성을 촉진하는 신약입니다. 효과가 좋지만 그만큼 비싸죠.

Ken 대상자 모두 치료를 적시에 빠짐없이 받았나요? 저는 약국에서 감기약만 사도 빼먹기 일수인데요.

Jean-Yves Reginster 그러면 좋겠지만, 말씀대로 사람이기에 깜빡하는 경우가 있어요. 따라서 복약을 얼마나 꾸준하게 하는지 나타내는 복약지속률과, 진단을 받아도 실제로 치료를 시작하는 치료시작률을 적용해서 현실적인 조건까지 반영했어요.

05. 연구 결과와 시사점은?

Ken 결과가 어땠나요? 정말 돈이 절약됐나요?

Jean-Yves Reginster 네, 결과가 아주 긍정적이었습니다. 1,000명의 흉부 X-ray를 AI로 분석해서 골다공증을 선별할 경우, 골다공증성 골절은 4.4건이 줄고 QALY은 2.9년이 늘어납니다. 또한 1 QALY 당 13,340유로의 점증적 비용효과비(ICER, Incremental Cost-Effectiveness Ratio)를 보였습니다. 독일에서는 1 QALY 당 €60,000 이하면 비용효과적이라 평가합니다. 여기서 QALY는 Quality-Adjusted Life Year의 약자로 쉽게 설명하면 '사람 한 명이 건강하게 사는 햇수'를 의미합니다.

Ken 설득력 있는 연구네요.

Jean-Yves Reginster 그렇습니다. 여기서 가장 중요한 변수는 약물 복약 순응도입니다. 복약 비순응도를 50% 줄이면, 그러니까 약을 제떄 안먹는 비율을 절반으로 줄이면, 환자 1인당 18유로를 절감하고 QALY 0.048 증가로 더 낮은 비용에 더 나은 건강 성과가 나옵니다. 이걸 논문에서는 ‘지배적’이라 표현합니다. 완전한 복약 순응도를 달성하면, 절감액이 환자 1인당 81유로, QALY 증가가 0.0061까지 올라갑니다.

Ken 이 정도면 정책적으로도 꽤 중요한 메시지를 던지는 것 같은데요?

Jean-Yves Reginster 맞습니다. 이 연구는 정책 입안자, 병원 관리자, 임상의가 AI가 흉부 X-ray를 분석하고 골다공증을 선별하는 방책을 적극적으로 고려하는 게 이득임을 시사합니다. 이 방식은 경제성과 확장성이 뛰어나서 골다공증 진단 체계가 부족한 지역과 고령화 사회에서 골다공증성 골절의 부담을 줄이는 공중보건 전략이 될 수 있습니다. 또 의료 서비스 격차를 줄이는 역할도 기대할 수 있습니다. 의료 인프라가 부족한 지역에서도, 이미 찍은 X-ray만 있으면 추가 장비 없이 선별이 가능하니까요.

Ken 한계도 있을 듯 한데요?

Jean-Yves Reginster 물론 한계도 있습니다. 이번 연구는 독일 여성만 대상으로 했기 때문에 남성이나 다른 국가에 바로 일반화하기는 어렵습니다. 또 선별 후 DXA 검사와 치료 시작률에 대한 실제 데이터 불확실성이 남아 있습니다. 그럼에도 불구하고 AI가 흉부 X-ray를 분석하고 골다공증을 선별하는 방식은 단순한 기술이 아니라, 숨은 골다공증을 찾아내어 골다공증성 골절의 위험도를 줄이고 초고령화 사회의 경제적 부담을 완화할 수 있는 해법입니다. 정책 입안자와 의료진이 이걸 정책적으로 검토할 가치가 충분하다고 볼 수 있죠.

Ken 지금까지 독일에서 포착한 시그널을 전해드렸습니다. 다음은 미국에서 온다고 하는데요. 많은 기대 부탁드립니다. 지금까지 더 시그널즈였습니다.