서울아산병원, 파킨슨병 조기 예측 AI 진단 정확도 99.7% 달성

김남국 서울아산병원 융합의학과 교수(왼쪽), 이유진 연구원(가운데), 신경과 정선주 교수. [사진=서울아산병원]

[이뉴스투데이 김진영 기자] 서울아산병원 연구팀이 파킨슨병 조기 진단과 예후 예측을 돕는 인공지능(AI) 모델을 개발했다고 9일 밝혔다. 해당 AI는 도파민 수송체 PET 영상(DAT PET)을 학습해 파킨슨병과 유사 질환을 구별, 병의 진행 경과까지 영상으로 예측할 수 있다.

김남국 융합의학과 교수와 이유진 박사, 정선주 신경과 교수팀이 공동 개발한 이번 AI 모델은 서울아산병원에서 수집된 DAT PET 영상 1934건을 학습해 초기 파킨슨병과 본태성 떨림, 다계통위축증, 진행성핵상마비를 구별하는 임상 시험에서 최대 99.7%의 정확도를 기록했다.

환자 영상 데이터를 바탕으로 질병 향후 진행 경과를 예측해 이미지로 보여주는 기능도 갖췄다. 의료진이 환자에게 예후를 설명하거나 치료 방향을 설정하는 데 실질적인 도움이 될 것으로 기대된다.

이번 기술은 다양한 진단과 예측 작업에 활용할 수 있는 범용 인공지능 ‘파운데이션 모델’ 기반으로 연구팀은 자체 개발한 계층적 확산모델 기반 인코더(HWDAE)를 통해 고해상도 영상 생성과 분석을 구현했다.

검증 결과 본태성 떨림과 초기 파킨슨병 감별에서는 99.7%, 파킨슨병과 유사 질환 감별에서는 86.1%의 정확도를 보였다. 운동 증상 발현 시기 예측 정확도(R²)는 0.519를 기록했다. 외부 병원과 다른 기기에서 촬영된 영상에도 일관된 성능을 보여 임상 적용 가능성과 일반화 능력도 입증됐다.

김남국 서울아산병원 융합의학과 교수는 “이번 연구는 영상 생성에 강점을 보이는 확산모델을 이용해 다양한 파킨슨병을 조기에 진단하고 질병의 진행을 예측하는 AI 모델을 개발한 뒤 실제 임상 적용 가능성까지 확인했다는 점에서 의미가 있다”며 “추후 AI 모델을 다양한 퇴행성 신경질환에 적용해 볼 계획이다”라고 말했다.

정선주 서울아산병원 신경과 교수는 “파킨슨병 진단의 정확도를 높일 수 있는 획기적인 기술 발전”이라며 “환자들이 가장 궁금해하는 질환의 예후에 대한 예측 영상을 생성할 수 있기 때문에 향후 임상에서 환자들에게 실질적인 도움을 주는 기술로 발전하기를 기대한다”고 설명했다.

한편, 이번 연구 결과는 국제학술지 ‘셀 리포트 메디슨(Cell Reports Medicine)’에 최근 게재됐다.