서울아산병원 융합의학과 김남국 교수팀이 흉부 엑스레이 영상만으로 노인 환자의 노쇠 정도와 사망 위험을 예측하는 딥러닝 기반 인공지능 모델을 개발했다.

연구팀은 서울아산병원의 65세 이상 환자 1만 2,000여 명의 흉부 엑스레이 영상과 임상 허약 척도를 학습시켜 노쇠 징후를 인식하게 했다. 이후 정확한 노쇠 평가를 받은 환자 1,400여 명의 흉부 엑스레이 영상을 활용한 전이학습으로 예측 정확도를 높였다.

외부 건강검진 데이터 5,900여 건으로 성능을 검증한 결과, 모델의 정확도를 나타내는 지표인 AUC 값(1에 가까울수록 정확도가 높음)이 0.76으로 노쇠 위험 환자를 효과적으로 분류하는 것으로 나타났다. 인공지능이 노쇠하다고 판정된 환자군은 대조군 대비 사망 위험이 7.7배 높은 것으로 확인됐다. 또한 인공지능 모델은 흉부 엑스레이 영상만으로 성별을 정확히 판별했으며 연령도 실제 나이와 4년 이내로 정교하게 예측했다.

김남국 교수는 “이 인공지능을 상용화하면 기존 흉부 엑스레이 영상을 재분석하는 것만으로 고위험군 선별이 가능해 질환 사전 예방과 맞춤형 관리가 용이해질 것으로 기대된다”고 말했다.

이번 연구 결과는 전 세계 영상의학 분야의 최고 권위 학회인 북미영상의학회 연례학술대회(RSNA 2025)에서 발표됐으며 우수연제 10선에 선정됐다.