AI 기반 흉부 X선 기회를 활용한 골다공증 조기 진단과 비용-효과 분석
AI 기반 흉부 X선 기회를 활용한 골다공증 조기 진단과 비용-효과 분석
— 미국 여성 50세 이상을 대상으로 한 최신 연구 결과
doi:10.1016/j.jacr.2025.07.028
서론
골다공증은 ‘조용한 질병(silent disease)’이라 불릴 만큼 무증상으로 진행되다가 골절이 발생한 이후에야 진단되는 경우가 많습니다. 이로 인해 삶의 질 저하, 의료비 증가, 사망률 상승이라는 심각한 사회·경제적 부담이 발생합니다.
기존의 표준 진단 방법인 이중에너지 X선 흡수계측(DXA)은 골밀도(BMD)를 직접 측정할 수 있는 장점이 있지만, 접근성과 비용, 장비의 한계로 인해 광범위한 인구집단을 대상으로 한 선별검사에는 한계가 있습니다.
최근 인공지능(AI)과 딥러닝 기술이 흉부 X선(chest radiograph)에서 골밀도를 추정하여, 다른 목적으로 촬영된 이미지를 활용해 기회(opportunistic) 기반 골다공증 선별검사를 수행할 수 있다는 가능성이 제시되었습니다.
본 칼럼은 Journal of the American College of Radiology에 게재 예정인 “Cost-effectiveness of opportunistic osteoporosis screening using chest radiographs with deep learning in the United States” 연구를 바탕으로, 해당 전략의 임상적 가치와 경제성을 분석합니다.
1. 연구 개요
1.1 연구 목적
-
미국 50세 이상 여성에서 AI 기반 흉부 X선 분석을 이용한 기회적 골다공증 선별검사가
무검사(no screening) 대비 비용-효과적(cost-effective)인지 평가 -
DXA를 대체하는 것이 아니라, 기존 흉부 X선 데이터를 활용하는 보조적 접근으로서의 가치 분석
1.2 연구 설계
-
결정나무(decision tree) + 마르코프 마이크로시뮬레이션(Markov microsimulation) 모델 결합
-
시간 범위: 최대 100년까지 시뮬레이션
-
관점: 미국 의료체계(healthcare sector) 관점
-
할인율: 비용 및 QALY 모두 3%
2. 선별검사 프로세스
AI 기반 모델의 민감도 81.45%, 특이도 84.31%로 설정하였으며,
흉부 X선에서 골다공증 의심 소견이 나온 환자의 50%가 DXA를 받는다고 가정했습니다.
치료 전략
-
고위험군(High Risk, HR): 5년간 알렌드로네이트(ALN) 단독 요법
-
초고위험군(Very High Risk, VHR): 18개월 아발로파라타이드(ABL) + 5년 ALN 순차 요법
3. 주요 결과
3.1 기본 분석(Base-case)
-
ICER: $72,085/QALY → 미국 기준 비용-효과성 임계값($100,000~150,000) 이하
-
1,000명 선별 시:
-
골절 2.8건 예방
-
QALY 1.5년 증가
-
치료비 상승(+$208,000)이 있었으나 골절 치료비 절감(-$99,000)으로 상쇄
-
3.2 민감도 분석
-
약물 비순응(non-persistence) 절반으로 감소 → ICER $28,663/QALY
-
완전 순응(full adherence) → ICER $16,414/QALY
-
AI 도구 비용이 $62.10 이하일 경우 여전히 비용-효과적
-
사회적 관점(societal perspective) 적용 시 ICER $53,129/QALY로 더 경제적
4. 임상 및 정책적 함의
4.1 조기 진단의 중요성
미국에서는 65세 이상 여성에게 DXA 검사가 권고되지만, 실제 진단율은 낮습니다.
AI 기반 기회적 선별검사는 이미 촬영된 흉부 X선을 활용하여 추가 촬영 부담 없이 조기 진단을 가능하게 합니다.
4.2 경제성의 의미
-
미국 고령 인구 증가 → 골절 발생 및 치료비 폭증 예상
-
본 연구는 AI 기반 선별검사가 비용 대비 효과적인 보건의료 개입임을 입증
-
재정적으로 지속 가능하며, 골절 예방을 통해 장기적으로 의료비 절감 가능
4.3 정책 제언
-
AI 기반 흉부 X선 골다공증 선별검사에 대한 보험 적용·수가 반영 검토 필요
-
검사 후 DXA 확진 및 신속한 치료 개시를 위한 진료 경로 구축
-
약물 순응도 개선 프로그램과 연계 시 비용-효과성 극대화 가능
5. 한계점 및 향후 과제
-
일부 추정치(예: DXA 이행률, 치료 시작 비율)는 전문가 의견 기반
-
미국 여성 자료에 기반 → 타국 적용 시 인구·비용 구조 고려 필요
-
남성, 다양한 인종·민족군에 대한 추가 연구 필요
-
흉부 X선에서 발견되는 우연 소견(incidental findings)의 후속 검사 비용 미반영
6. 결론
AI 기반 기회적 흉부 X선 골다공증 선별검사는 미국 50세 이상 여성에서 비용-효과적인 전략입니다.
특히, 약물 순응도 향상과 사후 관리 강화 시 효과는 더욱 높아질 수 있습니다.
향후 실제 진료 환경에 적용하면 조기 진단 확대와 골절 감소를 통해 공중보건 개선에 크게 기여할 것으로 기대됩니다.
참고문헌
[1] M. Hiligsmann, S. L. Silverman, and J.-Y. Reginster, “Cost-effectiveness of opportunistic osteoporosis screening using chest radiographs with deep learning in the United States,” J. Am. Coll. Radiol., 2025, doi: 10.1016/j.jacr.2025.07.028.
[2] M. Jang et al., “Opportunistic Osteoporosis Screening Using Chest Radiographs With Deep Learning: Development and External Validation,” J. Bone Miner. Res., vol. 37, no. 2, pp. 369–377, 2022.
[3] J. A. Kanis et al., “Risk of hip fracture according to the WHO criteria for osteopenia and osteoporosis,” Bone, vol. 27, no. 5, pp. 585–590, 2000.
[4] R. Burge et al., “Incidence and economic burden of osteoporosis-related fractures in the United States, 2005–2025,” J. Bone Miner. Res., vol. 22, no. 3, pp. 465–475, 2007.
[5] P. M. Camacho et al., “AACE/ACE Clinical Practice Guidelines for the Diagnosis and Treatment of Postmenopausal Osteoporosis—2020 Update,” Endocr. Pract., vol. 26, no. Suppl 1, pp. 1–46, 2020.
[6] H. G. Bone et al., “ACTIVExtend: 24 Months of Alendronate After 18 Months of Abaloparatide or Placebo,” J. Clin. Endocrinol. Metab., vol. 103, no. 8, pp. 2949–2957, 2018.
[7] G. D. Sanders et al., “Recommendations for Conduct of Cost-effectiveness Analyses,” JAMA, vol. 316, no. 10, pp. 1093–1103, 2016.
댓글
댓글 쓰기