메디컬아이피, 'DeepCatch' 활용 논문 국제학술지 게재

▲딥캐치 설명 화면. (사진제공=메디컬아이피)

메디컬아이피는 컴퓨터단층촬영(CT) 영상에서 인체 전신의 3차원 해부학 정보를 자동으로 나눠 체성분을 분석한 정량화 정보를 제공하는 딥캐치(DeepCatch)를 활용한 논문이 영상의학 분야 최고 권위 국제학술지 ‘Radiology’에 게재됐다고 6일 밝혔다.

회사 측에 따르면 이번 연구는 딥캐치를 통해 추출된 CT 기반 체성분 바이오마커가 제2형 당뇨병의 유병률 및 발병률을 높은 정확도로 예측할 수 있으며, 지방간, 관상동맥 석회화, 골다공증, 근감소증 등 다양한 심혈관 대사 합병증 또한 효과적으로 식별할 수 있음을 입증했다.

연구팀은 2012년 1월부터 2015년 12월 사이 건강검진을 통해 PET-CT 검사를 받은 27세에서 83세 성인 3만2166명을 대상으로 당뇨병 유병률 예측과 심혈관 대사 질환 식별 성능을 평가했다. 당뇨병이 없는 대상자에서 당뇨병 발생 여부도 추적 관찰했다.

이 연구에서는 딥캐치의 CT 기반 딥러닝 모델을 사용해 내장/피하지방, 근육, 골밀도, 지방간, 대동맥 석회화 등의 정량화된 체성분 수치를 자동으로 추출했다. 이 중 내장 지방 지수가 당뇨병 유병률 및 발병률 예측에서 가장 높은 성능을 보여줬다. 또한 근육 면적 지수, 간 지방 비율, 대동맥 석회화 수치를 결합하면 예측 성능이 향상됐다.

딥캐치의 딥러닝 알고리즘은 내장지방, 피하지방, 근육량, 간용적 및 지방비율, 대동맥 칼슘과 같은 체성분을 분할해 3D로 구현하고 정량화하는 기술이다. 식약처 의료기기 2등급 인증 및 미국 FDA 510(k)인증을 보유하고 있으며, CT 영상을 분석하는 수많은 논문에서 이미 임상적으로 검증이 완료된 바 있다.

이번 연구를 주도한 장유수 강북삼성병원 코호트 연구소 교수는 "이번 연구 결과는 CT 영상이 기존 질병 진단을 넘어 예방적 기회 검진으로 활용될 수 있음을 보여준다"며 "CT 이미지를 활용해 당뇨병 등 심장대사질환을 동시에 선별할 수 있을 것으로 기대된다. 이를 통해 현재 당뇨병이 없는 사람에서도 발생을 예측하고, 맞춤형 선별검사로 조기 발견과 합병증 예방에 도움이 될 것"이라고 말했다.

박상준 메디컬아이피 대표는 “개인은 건강검진에서 받는 한 번의 CT 촬영으로 각종 심혈관 질환, 당뇨 등의 대사성 질환이나 근감소증 등과 같은 체성분과 연관된 다양한 질환의 바이오마커 정보를 얻을 수 있다. 의료진으로서도 CT 영상 분석 과정에서 수작업을 최소화하고 더욱 신속하고 정확한 분석을 가능하게 도움받음으로써 수용성이 높아질 것”이라고 말했다.