인공지능(AI)으로 파킨슨병 진단 정확도를 최대 96%까지 높이는 분석 기술이 등장했다.
초기 감별이 쉽지 않은 파킨슨플러스 증후군까지 잡아낼 수 있어 더 효율적인 조기 진단이 가능해질 전망이다.
삼성서울병원 AI연구센터는 보행, 음성, 뇌 영상 등 다양한 임상 데이터를 함께 분석하는 멀티모달 인공지능(AI) 기술로 파킨슨병과 파킨슨플러스 증후군 등 신경계 퇴행성 질환의 조기 진단과 예후 예측 가능성을 확인했다고 23일 밝혔다.
파킨슨병은 초기 증상이 뚜렷하지 않아 진단이 늦어지는 경우가 많다. 손 떨림이나 보행 이상이 나타났을 때는 이미 상당히 진행된 상태인 경우도 있다.
파킨슨병과 증상이 비슷한 '파킨슨플러스 증후군'(진행성 핵상마비, 다계통 위축증 등)은 전문의도 초기 감별이 어렵다.
삼성서울병원 신경과 조진환 교수·영상의학과 정명진 교수 연구팀은 보행 데이터 기반 낙상 위험 예측 모델, 음성 검사 기반 파킨슨 분류 AI, MRI 기반 뇌 구조 자동 분석 모델 등을 개발했다. 지난 4년간 파킨슨병 363명, 진행성 핵상마비 67명, 다계통위축증 61명 등 약 500명 환자의 보행, 음성, 뇌 영상 등 임상 정보를 수집·표준화해 구축한 통합 데이터베이스를 기반으로 했다.
임상 평가 결과 음성 기반 중증도 분류 모델은 정확도(AUC) 0.96, MRI 기반 질환 감별 모델은 0.91을 기록했다. 보행과 뇌 영상을 함께 분석한 낙상 예측 모델은 0.84로 높은 성능을 보였다.
AI 모델은 병원 내부망에 구축된 전용 데이터 저장·분석 시스템(NAS)을 기반으로 개발해 의료 데이터의 외부 반출 없이도 AI 분석이 가능하다.
조진환 교수는 “AI가 여러 검사 결과를 빠르게 종합 분석해 조기 진단을 돕고 환자별 맞춤 치료 계획을 세우는 데 기여할 것”이라고 말했다.
정명진 교수는 “이번 연구를 바탕으로 치매 등 다른 신경계 질환으로 적용 범위를 넓히고 다기관 협력 연구로 발전시켜 더 많은 환자에게 도움이 되도록 하겠다”고 말했다.
삼성서울병원 AI연구센터는 이번 연구로 SCIE 급 논문 27건을 발표하고 특허 45건을 출원했다. 개발 기술은 응급의학과, 안과, 재활의학과 등 10개 이상 진료과로 확산해 후속 연구에 활용하고 있다.
배옥진 기자 withok@etnews.com
