(사진 왼쪽부터)분당서울대병원 입원전담진료센터 류지원, 김혜원 교수, 신장내과 김세중 교수
분당서울대병원은 인공지능(AI) 분석을 통해 음식 사진만으로 소금 섭취량을 계산하는 기술의 유용성을 규명했다고 7월 18일 밝혔다.
입원전담진료센터 류지원·김혜원, 신장내과 김세중 교수 연구팀은 AI에 주목, 음식 사진만으로 나트륨 섭취량을 추정하는 기술의 유용성 검증 연구를 수행했다.
연구에는 △음식 영역을 감지하는 ‘YOLO(You Only Look Once)v4’ 아키텍처 △음식 종류를 분류하는 MST++, ResNet-101 인공신경망 모델 △음식량을 측정하는 초분광 이미징 기술 등의 AI 모델이 사용됐다.
음식 섭취 전후 사진을 촬영하면 두 사진의 소금 함량 차이 만큼을 섭취했다고 판단하는 방식이다.
연구팀은 분당서울대병원에 입원한 환자들이 섭취한 식사 전후 음식 사진을 촬영해 AI가 나트륨 섭취량을 계산하게 했으며, 이를 24시간 소변 나트륨 검사 결과와 비교 분석했다.
그 결과, AI 분석 결과에서 성별, 연령, 신장 기능, 이뇨제 등의 변수를 고려하면 24시간 소변 나트륨 검사 결과와 가까운 값을 얻을 수 있다는 사실을 확인했다.
나아가 AI가 측정한 나트륨 섭취량과 신장 기능을 평가하는 추정사구체여과율(eGFR)만으로 실제 24시간 소변 나트륨 검사 결과를 예측하는 공식을 도출하는 데 성공했다.
이번 연구결과로 연구팀은 병원 입원환자를 대상으로 보다 간편한 AI 나트륨 섭취량 측정 기술의 가능성을 확인했다. 향후 고도화를 통해 임상현장은 물론 일상생활에서도 폭넓게 활용할 수 있을 것으로 전망된다.
류지원 교수는 “스마트폰 어플리케이션으로 식사 전후 음식 사진만 촬영하면 되기에, 자가평가기록이나 설문 등 보다 소금 섭취량 측정에 훨씬 용이하다”며 “추정사구체여과율을 활용하면 24시간 소변 나트륨 수치까지 예측할 수 있어 입원환자를 대상으로 활용될 가능성도 높다”고 밝혔다.
김세중 교수는 “소금 섭취량이 많으면 전신의 혈압이 상승해 신장의 사구체와 주변 혈관들이 손상될 수 있다”며 “만성화되지 않도록 일상생활에서 관리가 중요한데, AI 나트륨 측정 기술이 좋은 수단이 될 수 있을 것”이라고 말했다.
한편 이번 연구결과는 헬스케어 분야의 국제학술지인 ‘JMIR Formative Research’에 게재됐다.
