AI로 보행·음성 분석해보니 … 파킨슨병, 조기진단 최대 96% 정확도

진단이 까다로운 파킨슨병을 초기 단계에서 높은 정확도로 감별해낼 수 있는 인공지능(AI) 기술이 국내 연구진에 의해 개발됐다. 손 떨림이나 보행 이상 등 외형적 증상이 뚜렷하지 않은 상태에서도 진단이 가능해져, 퇴행성 뇌 질환 치료의 골든타임을 확보하는 데 기여할 전망이다.

삼성서울병원 AI연구센터(센터장 양광모 교수)는 보행 패턴, 음성 특징, MRI·PET 등 뇌 영상을 통합 분석하는 '멀티모달(Multimodal) AI' 기술을 통해 파킨슨병 및 파킨슨플러스 증후군을 조기에 진단하고 예후를 예측하는 모델을 구축했다고 23일 밝혔다.

파킨슨병은 초기 증상이 모호해 전문의조차 '파킨슨플러스 증후군(진행성 핵상마비, 다계통 위축증 등)'과 구별하는 데 어려움을 겪어왔다.

신경과 조진환 교수와 영상의학과 정명진 교수 연구팀은 지난 4년간 환자 약 500명의 임상 데이터를 표준화하여 통합 DB를 구축했다. 이를 학습한 AI 모델은 놀라운 성적을 거뒀다.

음성 기반 중증도는 정확도(AUC) 0.96, MRI 기반 질환 감별 정확도 0.91, 보행·뇌영상 통합 낙상 예측 정확도 0.84를 각각 차지했다. 전문의도 어려운 초기 감별을 96% 수준까지 끌어올린 것이다.

이번 AI의 핵심은 결과값만 내놓는 것이 아니라 ‘왜 그렇게 판단했는지’ 근거를 제시한다는 점이다. 보행 안정성 지표나 뇌 구조의 미세한 변화, 음성의 특징적 요소를 의료진에게 함께 전달해 진단의 신뢰도를 높였다.

또한 병원 내부망(NAS) 기반으로 시스템을 구축해 민감한 의료 데이터의 외부 유출 없이도 분석이 가능하도록 설계, 개인정보 보호와 연구 효율성을 동시에 잡았다.

조진환 교수는 "파킨슨병은 조기 발견 시 약물 반응이 좋고 재활을 통해 진행을 늦출 수 있다"며 "AI가 복합적인 검사 결과를 종합 분석함으로써 환자별 맞춤 치료 계획 수립에 큰 역할을 할 것"이라고 강조했다.

정명진 교수는 "이번 성과를 치매 등 타 신경계 질환으로 확장하고 다기관 협력을 통해 더 많은 환자에게 실질적인 도움을 줄 계획"이라고 덧붙였다.

한편, 삼성서울병원 AI연구센터는 이번 프로젝트를 통해 SCIE급 논문 27건 발표와 특허 45건 출원이라는 독보적인 연구 성과를 기록했다. 현재 이 기술은 안과, 응급의학과 등 10개 이상의 진료과로 확산되어 후속 연구가 진행 중이다.