삼성서울병원 AI연구센터가 인공지능(AI) 기술을 활용해 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 질환이 상당히 진행된 상태인 사례도 적지 않다. 파킨슨병과 증상이 유사한 파킨슨플러스 증후군(진행성 핵상마비, 다계통위축증 등) 역시 초기에는 전문의도 감별이 어려운 질환으로 알려져 있다.
조진환 삼성서울병원 신경과 교수와 정명진 삼성서울병원 영상의학과 교수 연구팀은 이러한 한계를 극복하기 위해 사람의 눈으로 구분하기 어려운 미세한 패턴 차이를 포착할 수 있는 AI 분석 기술에 주목했다.
연구팀은 지난 4년간 파킨슨병 환자 363명, 진행성 핵상마비 67명, 다계통위축증 61명 등 약 500명의 임상 정보를 수집해 보행, 음성, 뇌영상 데이터를 표준화한 통합 데이터베이스를 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 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 모델 역시 0.84의 성능을 보이며 높은 예측력을 나타냈다.
특히 이번 AI는 단순히 결과를 제시하는 데 그치지 않고, 판단 근거를 함께 제시하도록 설계됐다. 보행 안정성 지표, 뇌 구조 변화, 음성 특징 등을 자동으로 선별해 진단 판단의 근거로 활용할 수 있도록 함으로써 의료진의 해석을 돕는 구조다.
또한 AI 모델은 병원 내부망에 구축된 전용 데이터 저장·분석 시스템(NAS)을 기반으로 개발돼 의료 데이터의 외부 반출 없이 분석이 가능하도록 구현됐다. 개인정보 보호와 연구 효율성을 동시에 확보했다는 평가다.
조진환 교수는 “파킨슨병은 조기에 발견할수록 약물 치료 효과가 높고, 재활을 통해 증상 진행을 늦출 수 있다”며 “AI가 다양한 검사 결과를 빠르게 종합 분석해 조기 진단을 돕고 환자별 맞춤 치료 계획을 세우는 데 기여할 것”이라고 말했다.
정명진 교수는 “이번 연구를 바탕으로 치매 등 다른 신경계 질환으로 적용 범위를 확대하고, 다기관 협력 연구로 발전시켜 더 많은 환자에게 도움이 되도록 하겠다”고 밝혔다.
