국내 연구진이 보행·음성·뇌 영상 등 다양한 임상 데이터를 통합 분석해 파킨슨병을 조기에 진단할 수 있는 인공지능(AI) 모델을 개발했다.
삼성서울병원은 병원 AI연구센터가 멀티모달 AI 기술을 기반으로 파킨슨병과 파킨슨플러스 증후군 등 신경계 퇴행성 질환의 조기 진단 가능성을 확인했다고 23일 밝혔다.
파킨슨병은 초기 증상이 뚜렷하지 않아 진단이 지연되는 경우가 많다. 손 떨림이나 보행 이상이 나타났을 때는 이미 질환이 상당 부분 진행된 상태인 경우도 적지 않다.
이에 조진환 신경과 교수와 정명진 영상의학과 교수 연구팀은 지난 4년간 파킨슨병 환자 363명, 진행성 핵상마비 67명, 다계통위축증 61명 등 약 500명의 임상 정보를 수집해 표준화하고 통합 데이터베이스를 구축했다. 수집된 데이터에는 보행 정보, 음성 검사 결과, 뇌 영상(MRI) 자료 등이 포함됐다.
연구진은 이를 토대로 ▲보행 데이터 기반 낙상 위험 예측 모델 ▲음성 검사 기반 파킨슨병 중증도 분류 시스템 ▲MRI 기반 뇌 구조 자동 분석 모델 등을 개발했다.
임상 평가 결과 음성 기반 중증도 분류 모델과 MRI 기반 질환 감별 모델, 보행·뇌 영상을 함께 분석한 낙상 예측 모델은 모두 높은 정확도를 보였다고 병원 측은 설명했다.
특히 이번 AI 모델은 분석 결과와 함께 판단 근거를 제시할 수 있도록 설계돼 의료진의 의사결정을 지원하는 데 활용 가능성이 높다는 평가다.
조진환 교수는 “파킨슨병은 조기에 발견할수록 약물 치료 효과가 좋고 재활 치료를 통해 질환 진행을 늦출 수 있다”며 “AI가 여러 검사 결과를 신속하게 종합 분석해 조기 진단을 돕고, 환자별 맞춤 치료 계획 수립에 기여할 것으로 기대한다”고 말했다.
삼성서울병원 AI연구센터는 이번 연구를 통해 SCIE급 논문 27편을 발표하고 특허 45건을 출원했다. 해당 기술은 응급의학과, 안과, 재활의학과 등 10개 이상 진료과의 후속 연구에도 활용되고 있다.
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