생성형 AI, 파킨슨병 조기 진단에 예측 영상까지 완수

▲서울아산병원 융합의학과 김남국 교수·이유진 연구원, 신경과 정선주 교수(서울아산병원)

초기 진단이 어려운 파킨슨병에 AI 기술이 사용된다. 서울아산병원 융합의학과는 9일 파킨슨병의 진단 정확도를 99.7%까지 높인 AI 기술을 개발했다고 밝혔다.

파킨슨병은 뇌에서 도파민을 분비하는 신경세포가 점점 줄어들면서 생기는 병으로, 알츠하이머병 다음으로 흔한 퇴행성 뇌질환이다. 손떨림, 느린 움직임, 근육 강직과 같은 증상이 대표적이며 우울증이나 치매 같은 비운동성 증상도 함께 나타날 수 있다.

파킨슨병은 조기 발견이 매우 중요하지만 병의 초기에는 일반적인 노화나 다른 신경계 질환과 구분이 어려워 진단이 늦어지는 경우가 많다. ‘DAT PET(도파민 수송체 양전자 방출 단층촬영)’라는 영상 검사를 활용해 도파민 신경세포의 상태를 직접 확인하는 방법도 있지만 전문 인력이 필요하고 영상 해석이 주관적이라는 한계가 있다.

서울아산병원 융합의학과 김남국 교수·이유진 박사, 신경과 정선주 교수팀은 뇌 영상을 스스로 학습하고 결과를 생성한 뒤, 이를 이용해 파킨슨병을 판별해낼 수 있는 AI 기술을 개발했다. 이 모델은 DAT PET 영상 1934건을 학습한 뒤, 초기 파킨슨병과 본태성 떨림을 구별하는 등의 임상 검증에서 최대 99.7%의 정확도를 보인 것으로 나타났다.

또한, 학습한 정보를 바탕으로 환자의 뇌 영상이 시간에 따라 어떻게 바뀔지 예측해 영상으로 만들어 보여주는 기능도 있어 의료진이 환자에게 병의 경과를 설명하거나 치료 방향을 설정하는 데 실질적인 도움을 줄 것으로 보인다.

김남국 서울아산병원 융합의학과 교수는 “이번 연구는 영상 생성에 강점을 보이는 확산모델을 이용해 다양한 파킨슨병을 조기에 진단하고 질병의 진행을 예측하는 AI 모델을 개발한 뒤 실제 임상 적용 가능성까지 확인했다는 점에서 의미가 있다"며 "추후 이 AI 모델을 다양한 퇴행성 신경질환에 적용해 볼 계획이다”라고 말했다.

정선주 서울아산병원 신경과 교수는 “파킨슨병 진단의 정확도를 높일 수 있는 획기적인 기술 발전"이라며 "특히, 환자들이 가장 궁금해 하는 질환의 예후에 대한 예측 영상을 생성할 수 있기 때문에 향후 임상에서 환자들에게 실질적인 도움을 주는 기술로 발전하기를 기대한다”고 말했다.