뚜렷한 증상이 없어 조기 진단이 어려운 파킨슨병을 초기에 잡아낼 수 있는 인공지능(AI)이 국내 연구진에 의해 개발됐다.

삼성서울병원 AI연구센터는 자기공명영상(MRI)·양전자방출단층촬영(PET)과 같은 뇌 영상검사와 보행·음성 등 다양한 임상 데이터를 함께 분석하는 멀티모달 AI 기술을 활용해 파킨슨병과 파킨슨플러스 증후군 등 신경계 퇴행성 질환의 조기 진단과 예후 예측 가능성을 확인했다고 27일 밝혔다.

파킨슨병은 뇌 흑색질에 존재하는 도파민 신경세포가 파괴되어 움직임에 장애가 나타나는 신경퇴행성 질환이다. 치매, 뇌졸중과 함께 3대 노인성 뇌 질환으로 꼽힌다. 파킨슨병은 초기 증상이 뚜렷하지 않아 진단이 늦어지는 경우가 많다. 손발이 떨리고 근육이 뻣뻣해지며 움직임이 느려지다가 보행 이상이 나타났을 땐 이미 상당히 진행된 상태일 가능성이 높다. 파킨슨병과 증상이 유사하지만 진행성 핵상마비, 다계통 위축증 등 다른 원인에 의해 발생하는 ‘파킨슨플러스 증후군’은 전문의도 초기 감별이 어렵다.



삼성서울병원 조진환 신경과 교수와 정명진 영상의학과 교수 연구팀은 사람 눈에 잘 보이지 않는 미세한 패턴 차이를 잡아낼 수 있는 AI에서 해법을 찾았다. 파킨슨병 363명, 진행성 핵상마비 67명, 다계통위축증 61명 등 환자 약 500명의 보행·음성·뇌 영상 자료를 4년에 걸쳐 수집했고 표준화 작업을 거쳐 통합 데이터베이스를 구축했다.

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

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

이번에 개발된 AI는 단순히 결과만 내놓는 것이 아니라 판단의 근거도 함께 제시할 수 있다. 연구진은 보행 안정성 지표, 뇌 구조 변화, 음성 특징 등을 자동으로 선별해 진단 판단의 근거로 활용할 수 있도록 했다. 또한 이 병원 내부망에 구축된 전용 데이터 저장·분석 시스템(NAS)을 기반으로 만들어진 덕분에 의료 데이터의 외부 반출 없이도 AI 분석이 가능하다. 개인정보 보호와 연구 효율성을 동시에 확보한 것이다.

조진환 교수는 “파킨슨병은 조기에 발견할수록 약물 치료 효과가 좋고 재활을 통해 진행을 늦출 수 있다”며 “AI가 여러 검사 결과를 빠르게 종합 분석해 조기 진단을 돕고 환자별 맞춤 치료 계획을 세우는 데 기여할 것”이라고 기대했다.

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 연구를 통해 SCIE급 논문 27건을 발표하고 특허 45건을 출원했다. 개발된 기술은 응급의학과·안과·재활의학과 등 10개 이상의 진료과에서 후속 연구에 활용되고 있다.

양광모 AI 연구센터장은 “앞으로도 AI 통합 연구 플랫폼 구축, 질환별 AI 모델 개발, 글로벌 기업·연구기관과의 오픈 이노베이션을 추진할 계획”이라며 “다양한 분야에서 AI 실용화에 앞장서겠다”고 강조했다.



안경진 의료전문기자 realglasses@sedaily.com

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