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흉부 사진 기반의 근감소증 탐지를 위한 머신 러닝 방법 및 시스템 그리고 근 감소증 탐지 방법 및 시스템

흉부 사진 기반의 근감소증 탐지를 위한 머신 러닝 방법 및 시스템 그리고 근 감소증 탐지 방법 및 시스템 : 작성자, 카테고리, 작성일, 조회수, 정보 제공
작성자 관리자 카테고리 세브란스병원
작성일 2023-10-11 조회수 232

흉부 사진 기반의 근감소증 탐지를 위한 머신 러닝 방법 및 시스템 그리고 근 감소증 탐지 방법 및 시스템

개발자

홍남기 교수(의과대학 내과학교실)

기술설명

본 기술은 흉부 사진 기반의 근감소증 탐지를 위한 머신러닝 방법 및 시스템 그리고 근감소증 탐지 방법 및 시스템으로써, 마이크로프로세서를 이용한 흉부 사진기반의 근감소증 탐지를 위한 머신러닝 방법은, 1) 학습 데이터로서 환자의 흉부사진, A, B 및 C, 연령, 성별, BMI(body mass index, 체중 질 량 지수) 및 근감소증 여부를 제공하는 단계, 2) 흉부 사진을 제1 입력값으로 하고, A, B 및 C를 제1 출력값으로서 1차 머신러닝하여 제1 인공지능 모델을 제공하는 단계, 및 3) 제1 출력값, 연령, 성별 및 BMI를 제2 입력값으로 하고, 근감소증 여부를 제2 출력값으로 하여 2차 머신 러닝하여 제2 인공 지능모델을 제공하는 단계를 포함한다.

Fig) Grad CAM을 이용하여 코호트들의 흉부 방사선 사진에서 제1 인공지능 모델에서 출력된 A,B,C의 연관도를 나타낸 그래프

활용성

근감소증은 노화와 함께 근육의 양, 근력, 근 기능이 모두 감소하는 질환을 의미하며, 근감소증의 원인 은 개인마다 다르지만 근감소증은 단백질 섭취 저하 또는 운동량 부족에서 흔히 기인한다. 본 기술은 AI 모델을 통해 근감소증을 탐지하고자 한 기술이며, 의료 AI 진단의 세계 시장 규모는 2018년 21억 달러에서 연평균 50%의 성장을 통해 2025년 362억 달러로 확대될 것으로 전망된다.
근감소증은 일상적인 임상 실습 시 잘 감지되지 않는다. 흉부 방사선 촬영을 통하여 근감소증을 감지 하는 기술이 알려져 있으나 효과적이고 실용적인 기회주의적 선별 전략이 필요하다. 현재 흉부 방사선 촬영과 인공지능 기술을 함께 접목하여 근감소성을 탐지하고 있긴 하지만 그 유연성 부족으로 활용이 어렵다. 본 기술은 이러한 문제를 해결하기 위해 마이크로프로세서 머신러닝 시스템을 활용하여 근 감소성 탐지 방법을 제시하기 때문에 효과적인 근감소증 진단이 가능해 질 것으로 사료된다.