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GP “소아청소년 체성분 논문, ‘페디아트릭 리서치’ 게재”

2024-07-30

체성분 변화 분석에 SITAR 방법론 최초 적용...“학술적 의의 커”

의료 인공지능(AI) 선도기업 GP가 자사의 생체성분 빅데이터를 활용한 ‘소아청소년의 성장기 체성분 변화 분석 연구’ 결과가 소아청소년 의학분야에서 권위있는 학술지인 페디아트릭 리서치(Pediatric Research)’에 게재됐다고 최근 밝혔다.

이번 연구는 한국 소아청소년 성장기의 체성분 변화를 체계적으로 분석한 최초의 종단 코호트다. 성장연구 분야에서 널리 활용되는 SITAR(Superimposition by Translation and Rotation) 방법론을 체성분 변화 분석에 최초로 적용했다. 체성분 성장 속도를 정밀하게 분석했다는 점에서 학술적 의의가 크다는 평가다.

GP 연구 결과 한국 남아의 경우 평균 12.41세에 최대 체중 증가 속도를 보이며 연간 8.19킬로그램(kg) 증가하는 것으로 나타났다. 제지방량 최대 증가 속도는 12.70세에 연간 7.60kg, 체지방량 최대 증가 속도는 9.69세에 연간 2.67kg으로 관찰됐다. 여아의 경우 최대 체중 증가 속도는 11.28세에 연간 6.33kg, 제지방량은 11.13세에 연간 4.86kg, 체지방량은 12.33세에 연간 2.72kg에 도달하는 것으로 분석됐다.

이번 연구의 총괄책임자인 김지훈 박사는 "본 연구는 한국 소아청소년의 사춘기 전후 체성분 변화를 종단적으로 분석한 첫 사례"라며 "이는 GP의 독보적인 생체성분 빅데이터가 임상적으로도 중요한 의의를 지니고 있음을 입증한 고무적인 결과"라고 평가했다.

의료계 전문가들은 이번 연구 결과가 소아청소년의 성장 예측과 건강 관리에 중요한 기초 자료가 될 것으로 평가하고 있다. 공동 연구를 진행한 연세대학교 세브란스병원 소아내분비과 연구팀은 "본 연구 결과는 한국 소아청소년의 체성분 변화에 대한 상세한 정보를 제공함으로써, 성장 지연이나 비만 등 각종 성장 관련 질환의 진단과 치료에 대한 판단에 기여할 수 있을 것"이라고 언급했다.

GP는 이번 연구 결과를 바탕으로 자사의 AI 소프트웨어를 더욱 고도화하여, 보다 정확한 소아청소년 성장 예측 서비스를 제공할 계획이라고 밝혔다. 특히 다양한 집단에서의 체성분 변화와 질병 간의 관계 조사, 다른 인종 집단과의 비교 연구 등을 통해 AI 기반 성장 예측 모델의 정확도를 더욱 높일 계획이다.

2013년 설립된 GP는 3300만개의 소아청소년의 생체성분 빅데이터를 활용해 성장기 체성분 변화를 분석한다. 키성장·소아비만·성조숙을 예측·분석하는 AI솔루션을 제공하는 게 특징이다. 향후에는 관련 특허 40여 건과 글로벌 전략 강화를 통해, 북미, 동남아시아 등을 공략할 계획이다.

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