MEDI:GATE NEWS 파킨슨병, AI로 초기에 잡아낸다

기사입력시간 26.02.23 16:43최종 업데이트 26.02.23 16:43

삼성서울병원 AI연구센터는 보행, 음성, 뇌영상(MRI·PET) 등 다양한 임상 데이터를 함께 분석하는 멀티모달 인공지능(AI) 기술을 통해 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. 이를 해결하기 위해 신경과 조진환 교수 · 영상의학과 정명진 교수 연구팀은 사람 눈에 잘 보이지 않는 미세한 패턴 차이를 잡아 낼 수 있는 AI에 집중했다. 연구팀은 지난 4년간 파킨슨병 363명, 진행성 핵상마비 67명, 다계통위축증 61명 등 약 500명의 환자의 임상 정보(보행, 음성, 뇌 영상 등)를 체계적으로 수집·표준화해 통합 데이터베이스를 구축부터 했다. 이를 바탕으로 보행 데이터 기반 낙상 위험 예측 모델, 음성 검사 기반 파킨슨 분류 AI, MRI 기반 뇌 구조 자동 분석 모델 등을 개발했다. 임상 평가 결과, 음성 기반 중증도 분류 모델은 정확도(AUC) 0.96, MRI 기반 질환 감별 모델은 0.91을 기록했다. 보행과 뇌영상을 함께 분석한 낙상 예측 모델도 0.84로 높은 성능을 보였다. 특히 이번에 개발된 AI가 단순히 결과만 내놓는 것이 아니라, 판단 근거도 함께 제시하도록 하여 보행 안정성 지표, 뇌 구조 변화, 음성 특징 등을 자동으로 선별해 진단 판단의 근거로 활용할 수 있도록 했다. 또한 AI모델이 병원 내부망에 구축된 전용 데이터 저장·분석 시스템(NAS)을 기반으로 만들어져, 의료 데이터의 외부 반출 없이도 AI 분석이 가능하도록 구현했다고 밝혔다. 개인정보 보호와 연구 효율성을 동시에 확보한 것이다. 조진환 교수는 "파킨슨병은 조기에 발견할수록 약물 치료 효과가 좋고, 재활을 통해 증상 진행을 늦출 수 있다"며 "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 밝혔다. 한편 삼성서울병원 AI연구센터는 이번 연구를 통해 SCIE급 논문 27건을 발표하고, 특허 45건을 출원했다. 개발된 기술은 응급의학과, 안과, 재활의학과 등 10개 이상의 진료과로 확산돼 후속 연구에 활용되고 있다. AI 연구센터는 앞으로도 AI 통합 연구 플랫폼 구축, 질환별 AI 모델 개발, 글로벌 기업·연구기관과의 오픈 이노베이션을 추진하며 다양한 분야에서 AI 실용화에 앞장 설 예정이다.

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파킨슨병, AI로 초기에 잡아낸다

삼성서울병원 AI 연구센터, 보행·음성·뇌영상 통합 분석 AI 개발

삼성서울병원 AI연구센터는 보행, 음성, 뇌영상(MRI·PET) 등 다양한 임상 데이터를 함께 분석하는 멀티모달 인공지능(AI) 기술을 통해 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.

이를 해결하기 위해 신경과 조진환 교수 · 영상의학과 정명진 교수 연구팀은 사람 눈에 잘 보이지 않는 미세한 패턴 차이를 잡아 낼 수 있는 AI에 집중했다.

연구팀은 지난 4년간 파킨슨병 363명, 진행성 핵상마비 67명, 다계통위축증 61명 등 약 500명의 환자의 임상 정보(보행, 음성, 뇌 영상 등)를 체계적으로 수집·표준화해 통합 데이터베이스를 구축부터 했다.

이를 바탕으로 보행 데이터 기반 낙상 위험 예측 모델, 음성 검사 기반 파킨슨 분류 AI, MRI 기반 뇌 구조 자동 분석 모델 등을 개발했다.

임상 평가 결과, 음성 기반 중증도 분류 모델은 정확도(AUC) 0.96, MRI 기반 질환 감별 모델은 0.91을 기록했다. 보행과 뇌영상을 함께 분석한 낙상 예측 모델도 0.84로 높은 성능을 보였다.

특히 이번에 개발된 AI가 단순히 결과만 내놓는 것이 아니라, 판단 근거도 함께 제시하도록 하여 보행 안정성 지표, 뇌 구조 변화, 음성 특징 등을 자동으로 선별해 진단 판단의 근거로 활용할 수 있도록 했다.

또한 AI모델이 병원 내부망에 구축된 전용 데이터 저장·분석 시스템(NAS)을 기반으로 만들어져, 의료 데이터의 외부 반출 없이도 AI 분석이 가능하도록 구현했다고 밝혔다. 개인정보 보호와 연구 효율성을 동시에 확보한 것이다.

조진환 교수는 "파킨슨병은 조기에 발견할수록 약물 치료 효과가 좋고, 재활을 통해 증상 진행을 늦출 수 있다"며 "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 밝혔다.

한편 삼성서울병원 AI연구센터는 이번 연구를 통해 SCIE급 논문 27건을 발표하고, 특허 45건을 출원했다. 개발된 기술은 응급의학과, 안과, 재활의학과 등 10개 이상의 진료과로 확산돼 후속 연구에 활용되고 있다.

AI 연구센터는 앞으로도 AI 통합 연구 플랫폼 구축, 질환별 AI 모델 개발, 글로벌 기업·연구기관과의 오픈 이노베이션을 추진하며 다양한 분야에서 AI 실용화에 앞장 설 예정이다.

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이지원 기자 (jwlee@medigatenews.com)

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