보행·음성·MRI 통합 분석해 감별 정확도 0.91~0.96…낙상 위험 예측도 구현
[더바이오 성재준 기자] 삼성서울병원 AI연구센터는 보행·음성·뇌영상(MRI·PET) 등 다양한 임상 데이터를 통합 분석하는 멀티모달 인공지능(AI) 기술을 통해 파킨슨병과 파킨슨플러스 증후군 등 신경계 퇴행성 질환에 대한 조기 진단 및 예후 예측 가능성을 확인했다고 23일 밝혔다.
파킨슨병은 초기 증상이 뚜렷하지 않아 진단이 지연되는 경우가 많고, 진행성 핵상마비와 다계통위축증 등 이른바 파킨슨플러스 증후군 역시 초기 단계에서의 감별이 쉽지 않다. 이에 조진환 삼성서울병원 신경과 교수와 정명진 영상의학과 교수 연구팀은 사람 눈으로는 구분하기 어려운 미세한 패턴 차이를 포착할 수 있는 바카라사이트 홈런 모델 개발에 주력했다.
연구팀은 지난 4년간 파킨슨병 363명, 진행성 핵상마비 67명, 다계통위축증 61명 등 약 500명의 임상 데이터를 수집·표준화해 통합 데이터베이스(DB)를 구축했다. 이를 기반으로 보행 데이터 기반 낙상 위험 예측 모델, 음성 검사 기반 파킨슨 분류 AI, MRI 기반 뇌 구조 자동 분석 모델 등을 개발했다.
임상 평가에서 음성 기반 중증도 분류 모델은 AUC 0.96, MRI 기반 질환 감별 모델은 0.91을 기록했다. 보행과 뇌영상을 결합한 낙상 예측 모델도 0.84의 성능을 보였다.
특히 AI가 보행 안정성 지표, 뇌 구조 변화, 음성 특징 등 판단 근거를 함께 제시하도록 설계해 진단의 신뢰도를 높였다. 또 병원 내부망 전용 데이터 저장·분석 시스템(NAS)을 기반으로 구축돼 의료 데이터 외부 반출 없이 분석이 가능하도록 했다.
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 세우는데 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 바카라사이트 홈런연구센터는 이번 연구를 포함해 SCIE급 논문 27건을 발표하고, 특허 45건을 출원했다. 기술은 10개 이상 진료과로 확산됐으며, 향후 통합 연구 플랫폼 구축과 글로벌 오픈 이노베이션을 추진할 계획이다.