파킨슨병, AI로 초기에 잡아낸다

파킨슨병 진단이 한결 빨라질 전망이다.

삼성서울병원 AI연구센터는 보행, 음성, 뇌영상(MRIPET) 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.

연구팀은 지난 4년간 파킨슨병 363명, 진행성 핵상마비 67명, 다계통위축증 61명 등 약 500명의 환자의 보행음성뇌 영상 등 임상 정보를 수집해 통합 데이터베이스를 구축한 뒤 보행 데이터 기반 낙상 위험 예측 모델, 음성 검사 기반 파킨슨 분류 AI, MRI 기반 뇌 구조 자동 분석 모델 등을 개발했다.

임상 평가 결과음성 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.

개발된 AI는 단순히 결과만 내놓는 것이 아니라, 판단 근거도 함께 제시한다. 보행 안정성 지표, 뇌 구조 변화, 음성 특징 등을 자동으로 선별해 진단 판단의 근거로 활용할 수 있도록 했다. 병원 내부망에 구축된 전용 데이터 저장분석 시스템(NAS)을 기반으로 만들어져, 의료 데이터의 외부 반출 없이도 AI 분석이 가능하도록 구현했다.

연구에 참여한 조진환 교수는 파킨슨병은 조기에 발견할수록 약물 치료 효과가 좋고, 재활을 통해 증상 진행을 늦출 수 있다며 AI가 여러 검사 결과를 빠르게 종합 분석해 조기 진단을 돕고, 환자별 맞춤 치료 계획을 세우는 데 기여할 것이라고 말했다.

정명진 교수는 이번 연구를 바탕으로 치매 등 다른 신경계 질환으로 적용 범위를 넓히고, 다기관 협력 연구로 발전시켜 더 많은 환자에게 도움이 되도록 하겠다고 밝혔다.