인공지능(AI)을 활용한 10초간의 정적 균형 테스트만으로 파킨슨병 의 존재 여부는 물론 진행 단계까지 정밀하게 진단할 수 있다는 연구 결과가 발표됐다.
AI 기반 의료 기술의 활용 가능성이 또 한 번 주목받고 있다.
경희대학교병원 신경과 안태범·유달라 교수팀과 한국과학기술연구원(KIST) 지능·인터랙션연구센터의 정다운·문경률 박사 연구팀은 2일, 총 210명을 대상으로 진행한 정적 균형 분석 결과를 공개했다.
연구에는 파킨슨병 진행 단계별 환자 188명과 건강 대조군 22명이 참여했다.
파킨슨병은 현재까지도 증상 관찰과 병력 청취, 약물 반응 평가 등 주관적인 방법에 의존해 진단되는 경우가 많았다.
그러나 이번 연구는 객관적인 지표인 압력 중심(Center of Pressure, COP) 데이터를 통해 질환 유무뿐만 아니라 진행 정도까지도 AI를 통해 정밀하게 판단할 수 있음을 입증했다.
연구팀은 참가자들에게 보행 분석 장비를 이용해 10초간 정지 자세로 서 있게 한 후, COP 기반의 움직임 특성 37가지를 추출했다.
이 데이터는 머신러닝 기반의 AI 모델에 학습시켰고, ▲몸 중심의 안정성, ▲균형 유지 패턴의 일관성, ▲미세한 떨림 빈도 등의 항목에서 유의미한 진단 지표를 도출했다.
안태범 교수는 “단 10초간의 정적 균형 테스트만으로도 파킨슨병의 존재 여부와 진행 단계를 정확하게 분류할 수 있다는 점은 기존 걷기나 움직임 기반 진단법 대비 간편하면서도 객관성이 높아 예측을 통한 조기 진단까지 가능하다”고 강조했다.
이어 “최첨단 IT 기술을 적극 활용한 후속 연구를 바탕으로 파킨슨병 진단의 새로운 기준을 제시하고 효과적인 치료 전략 수립에 기여하기 위해 노력하겠다”고 밝혔다.
이번 연구 성과는 세계적인 과학 저널인 ‘NPJ Digital Medicine’에 게재됐다.
해당 저널은 헬스케어 사이언스 앤 서비스(Healthcare Sciences & Services) 분야에서 상위 1%의 인용도를 자랑하는 학술지로, 정적 균형 AI 분석을 통해 파킨슨병 조기 진단 가능성을 제시한 연구는 의료계와 학계 모두의 주목을 받고 있다.
배동현 ([email protected]) 기사제보
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