[메디컬투데이=조민규 의학전문기자] 복부 영상을 통한 낙상 위험 예측에 대한 연구 결과가 나왔다.

복부 영상에 인공지능을 적용하면 중년 성인의 낙상 위험을 조기에 예측하는 데 도움이 될 수 있다는 연구 결과가 ‘메이오 클리닉 학술지(Mayo Clinic Proceedings)’에 실렸다.

낙상은 노년층에서 부상의 주요 원인이며, 낙상에 의한 고관절 골절은 노년층 사망의 주요 원인으로까지 부상했다.

낙상은 우발적인 사고에 의한 경우도 있지만, 주로 오랜 입원 등으로 인해 하체 근력의 약화에서 비롯되는 경우가 많다. 또한 노년층의 경우, 골밀도 등이 낮아 같은 충격에도 골절 등이 발생할 확률이 더 높다.

연구진은 방사선학 생물정보학 전문가들과 협력해 AI로 측정한 지방 분포, 근육 크기 및 밀도, 뼈의 질이 중요한 신체 변화의 초기 징후를 나타낼 수 있는지 여부를 확인했다.

그 결과, 근육의 질을 나타내는 근육 밀도가 근육 크기보다 낙상 위험을 훨씬 더 강력하게 예측하는 지표라는 것을 발견했다.

저자는 근육 크기는 단순히 근육의 크기를 측정할 뿐이라고 강조했다. 즉, CT 스캔을 통해 나타나는 근육 밀도가 근육이 얼마나 빽빽하고 균질한지를 나타내는 중요한 척도라고 강조했다.

다만, 연구진은 노년층에서 복부 근육 측정 결과가 저조할수록 낙상 발생률이 높을 것으로 예상했지만, 오히려 중년층에서 이러한 연관성이 강하게 나타나고 복부 근육이 낙상 위험을 예측하는 데 매우 중요한 역할을 한다는 사실이 놀라웠다고 덧붙였다.

저자는 이번 연구의 가장 중요한 메시지는 복부 근육을 최대한 좋은 상태로 유지하는 것이 중년 이후부터 노년기까지의 낙상 위험을 줄이는 데 중요하다는 점이라고 거듭 강조했다.