삼성서울병원 "파킨슨병, AI로 초기에 잡아낸다"

삼성서울병원 AI 연구센터, 보행·음성·뇌영상 통합 분석 AI 개발

증상 뚜렷하지 않은 초기에도 감별 가능…진단 정확도 최대 96%

ⓒ삼성서울병원

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.

조진환 신경과 교수·정명진 영상의학과 교수 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 구축했다. 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 AI는 결과 뿐만 아닌 판단 근거도 함께 제시해 보행 안정성 지표, 뇌 구조 변화, 음성 특징 등을 자동으로 선별, 진단 판단의 근거로 활용할 수 있도록 했다. 병원 내부망에 구축된 전용 데이터 저장·분석 시스템(NAS)을 기반으로 만들어져, 의료 데이터의 외부 반출 없이도 AI 분석이 가능하다고 연구팀은 설명했다.

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.

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.

AI연구센터는 “앞으로도 AI 통합 연구 플랫폼 구축, 질환별 AI 모델 개발, 글로벌 기업·연구기관과의 오픈 이노베이션을 추진하며 다양한 분야에서 AI 실용화에 앞장서겠다”고 밝혔다.