초기에 증상이 없는 경우가 많아 조기 진단이 어려운 파킨슨병 진단이 한결 빨라질 전망이다.
23일 삼성서울병원 AI연구센터는 보행·음성·뇌 영상 등 다양한 임상 데이터를 함께 분석하는 멀티모달 AI 기술을 바탕으로 파킨슨병과 파킨슨플러스 증후군 등 신경계 퇴행성 질환의 조기 진단 가능성을 확인했다고 밝혔다.
파킨슨병은 초기 증상이 뚜렷하지 않아 진단이 늦어지는 경우가 많고, 손 떨림이나 보행 이상이 나타났을 때는 이미 상당히 진행된 상태인 경우도 있다.
이에 조진환 신경과 교수와 정명진 영상의학과 교수 연구팀은 지난 4년간 파킨슨병 363명, 진행성 핵상마비 67명, 다계통위축증 61명 등 환자 약 500명의 임상 정보(보행·음성·뇌 영상 등)를 수집·표준화해 통합 데이터베이스를 구축했다.
연구진은 이를 바탕으로 보행 데이터 기반 낙상 위험 예측 모델, 음성검사 기반 파킨슨 분류 시스템, 자기공명영상 촬영장치(MRI) 기반 뇌 구조 자동 분석 모델 등을 개발했다.
임상 평가 결과 음성 기반 중증도 분류 모델과 MRI 기반 질환 감별 모델, 보행·뇌 영상을 함께 분석한 낙상 예측 모델 등은 모두 높은 정확도를 보였다.
특히 이번 모델은 결과뿐 아니라 판단 근거도 함께 제시할 수 있다고 삼성서울병원은 덧붙였다.
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 말했다.
한편, 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.
(왼쪽부터) 양광모 센터장, 조진환 신경과 교수·정명진 영상의학과 교수.