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 기술 이 흉부 X선(chest radiograph)에서 골밀도를 추정하여, 다른 목적으로 촬영된 이미지를 활용해 기회(opportunistic) 기반 골다공증 선별검사 를 수행할 수 있다는 가능성이 제시되었습니다. 본 칼럼은 Journal of the American College of Radiology 에 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 분석 을 이용한 기회적 골다공증 선별검사가 무검사(no screening) 대비 비용-효과적(cost-effective)인지 평가 DXA를 대체하는 것이 아니라, 기존 흉부 X선 데이터를 활용하는 보조적 접근 으로서의 가치 분석 1.2 연구 설계 결정나무(decision tree) + 마르코프 마이크로시뮬레이션(Markov microsimulation) 모델 결...