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네이밍| 딥러닝으로 전신 체성분 잡는 ‘딥캐치’

기사승인 2020.12.01  09:00:50

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- 클릭 한번으로 1분 내 7개 구조물로 인체 완벽 분할, 의료영상 ‘부가가치' 창출 솔루션

[의학신문·일간보사=오인규 기자] AI 이용한 바이오시뮬레이터로 의사 힘 싣는 ‘메디컬아이피’

인체를 구성하는 뼈, 근육, 지방 등 체성분은 우리의 건강과도 직접적으로 연관된다. 예를 들어 뼈를 형성하는 무기질과 기질이 과도하게 감소하면 골절 가능성이 높은 골다공증을 유발하며, 노화로 인해 근육이 급감하면 근감소증을 유발한다.

또한 복부지방과 내장지방은 비만 등 대사성 증후군과 밀접하게 연관돼 있다. 이러한 이유로 체성분 정보는 건강을 측정하는 지표로도 활용될 수 있다.

병원에서는 약물 투입량을 결정할 때 키와 몸무게를 기준으로 하는 BMI(Body Mass Index; 체질량지수)를 주로 활용하지만 동일한 키와 몸무게를 지닌 환자라 할지라도 근육과 지방의 양은 크게 상이할 수 있다.

더불어 인체에 미세한 전류를 통과시킨 후 저항 값을 측정하는 BIA(Bioelectrical Impedance Analysis; 생체전기임피던스법)로 체성분을 측정하기도 하나, 식사 여부나 측정기 종류 등에 따라 결과가 달라질 수 있어 의료 환경에서 사용하기에는 부적합하다.

이를 극복하기 위해 메디컬아이피(대표 박상준)는 CT 기반의 체성분 분할 및 분석이 가능한 ‘딥캐치’를 개발했다. AI의 ‘딥’러닝과 체성분을 정확히 잡아낸다는 의미의 ‘캐치’를 조합해 네이밍했다. 실제 제품의 슬로건도 ‘Catch your body compositions(당신의 체성분을 확인해보세요)’이다.

딥캐치는 메디컬아이피의 독보적인 의료영상 분할 기술을 근간으로 탄생했다. AI로 장기와 병변 등을 정확히 분할해내는 원천기술에서 나아가 Tissue(조직) 단위로 체성분을 분할하고 정량화 하는 AI 제품을 개발했다.

환자의 전신(Whole-body) CT 영상을 업로드하고 클릭 한번이면 1분 내에 피부, 뼈, 근육, 내장지방, 피하지방, 장기, 뇌척수 등 7개 구조물로 인체를 완벽 분할하고, 리포트(일반용)와 엑셀(전문가용)로 수치 해석된 정보까지 제공된다.

딥캐치를 통해 자동 분할된 체성분은 3D형태의 시각적, 정량적 정보를 제공해주는 것은 물론 정확도가 무려 97%에 달한다. 의료진은 기존에 확보하기 어려웠던 체성분과 관련된 정확한 기반데이터를 확보할 수 있게 되는 것이다.

암·환자 예후·근감소증, 연구 활용…분석 패러다임 변화 기대

'딥캐치' 체성분 분할 결과 및 Report

가장 돋보이는 부분은 딥캐치가 의료영상에 ‘부가가치'를 창출하는 솔루션이라는 점이다. 의료진은 이미 수년간 병원에 축적된 의료영상 빅데이터를 활용해 CT 분석 연구를 진행할 수 있다. 현재 딥캐치를 활용해 각종 암, 수술환자의 예후, 근감소증, 대사증후군 등과 체성분의 연관성이 연구되고 있다.

이를 진행하는 진료과도 외과, 신장내과, 산부인과, 소화기내과, 호흡기내과, 내분비내과, 가정의학과 등으로 매우 다양해, 체성분 지표가 활용될 수 있는 범위가 얼마나 넓은지를 방증한다.

환자들은 자신의 CT 영상을 해당 진료과에서만 활용하는 데 그치는 것이 아니라 자신의 근육량, 지방량 등을 가시화된 수치로 확인할 수 있게 되어 부수적인 의료서비스 또한 제공받을 수 있게 되는 셈이다.

박상준 대표는 “회사의 AI 의료영상 분할 원천기술을 확장시켜 체성분 분석의 패러다임을 변화시킬 딥캐치를 개발했다”며 “병원과 환자 모두를 위한 일거양득의 기술인 것은 물론 체성분 지표가 혈관 및 간 질환, 암, 비만, 근감소증 등과 어떻게 연관되어 있는지 탐구할 수 있는 최적의 솔루션이 되어줄 것”이라고 강조했다.

오인규 기자 529@bosa.co.kr

<저작권자 © 의학신문 무단전재 및 재배포금지>
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