AI가 ‘귓불 주름’ 식별 기준 표준화…분당서울대병원, 프랭크 징후 자동 탐지 모델 개발

유전성 뇌소혈관질환(CADASIL) 분석 통해 뇌백질변성과의 연관성 제시 분당서울대병원 정신건강의학과 김기웅 교수팀이 인공지능(AI)을 활용해 귓불 주름으로 알려진 ‘프랭크 징후(Frank’s sign)’를 3차원(3D) 뇌 MRI에서 자동으로 식별하는 모델을 개발했다.

연구팀은 해당 모델을 적용해 유전성 뇌소혈관질환인 카다실(CADASIL) 환자에서 프랭크 징후와 뇌소혈관 손상 정도 간의 연관성을 분석했다.

김기웅 교수는 “이번 연구는 프랭크 징후를 3D 뇌 MRI 기반 AI로 일관되게 식별할 방법을 제시하고, 유전성 뇌소혈관질환이라는 제한된 조건에서 해당 징후와 손상 정도 간의 연관성을 분석한 것”이라며 “프랭크 징후만으로 질환을 진단하거나 예측할 수는 없으며, 일반 인구 집단에 대한 해석에는 신중함이 필요하다”고 말했다.