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2018년05월11일 10시44분
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분당서울대병원, AI 뇌파검사로 '이비인후과, 신경계'질환 진단
검사 통해 확인된 '시상피질 이상리듬질환' 기계학습 시켜 분석

송재진 교수 연구팀 "환자의 주관적 증상에 의존 '확인했던 질환' 객관적 진단 가능"
'이명, 만성통증, 우울증, 파킨슨병환자', 정상인과 차이 감별

[그림 – 인공지능이 분석해 낸 질환 별 뇌파의 작용 부위]

[보건타임즈] '인공지능(AI) 뇌파 검사'를 통해 환자의 주관적인 증상에 의존, 진단해야 하는 이명, 만성 통증 등의 이비인후과와 신경과 질환을 확진해낼 수 있는 가능성이 확인했다.

진단방법은 뇌파 검사를 통해 확인된 '시상피질 이상리듬질환'을 인공지능(AI)에 기계학습시켜 분석하는 방식이다.

분당서울대병원 이비인후과 송재진 교수(사진) 연구팀은 "미국 텍사스대 스벤 바네스테(Sven Vanneste) 교수, 뉴질랜드 오타고대 더크 드 뤼더(Dirk De Ridder) 교수와 함께, 환자의 주관적 증상에 의존, 발병원인을 찾아 치료할 수밖에 없던 이명, 만성 통증 등의 이비인후과과 신경과 질환을 '인공지능 뇌파 검사'를 통해 진단할 수 있는 가능성을 확인했다"고 밝혔다.

이 연구는 송 교수 연구팀이 뇌파 중 알파(α)파가 특정 주파수로 대체됐을 때 다양한 신경 질환이 발생한다는 경험적 가설에도 실제 데이터를 사용, 증명하는 근거가 부족하다는 것에 주목, 시작했다.

이 연구를 착수할 당시 송 교수는 뇌파도(EEG Electroencephalography)를 정확하게 분석하면 환자의 이비인후과와 신경과 질환을 진단해낼 수 있을 뿐더러 나아가 질환의 원인을 규명할 수 있는 단서를 발견할 수 있을 것으로 판단했다.

연구팀이 뇌파를 분석한 결과, 실제 대조군 건강한 일반인 264명과 비교해 이명 환자(153명), 만성 통증 환자(78명), 파킨슨 환자(31명), 우울증 환자(15명)는 전류 밀도가 유의하게 달라지는 것이 확인됐다.

[그래프 – 질환별 정상인과 환자의 뇌파 비교]

연구팀은 이를 바탕으로 기계학습(Machine Learning) 인공지능 시스템에 기반한 뇌파도 분석을 통해 정상인 그룹과 이명 등 질환 환자군 간에 감별되는 차이를 분석해낼 수 있다는 것을 최초로 확인했다.

이 결과 이명은 약 88%, 만성 통증은 92%, 파킨슨병은 94%, 우울증은 75%의 진단 정확도를 나타내 향후 활용할 가치를 높였다.
연구팀은 이 결과가 뇌파도에 근거한 인공지능 시스템의 각 질환의 객관적 진단 방법으로서 효용성을 증명, 의미가 있다고 봤다.(그림 참조)

송 교수는 "환자의 주관적 증상 이외에 인공지능 등 정밀 의학(Precision Medicine)에 근거한 객관적 진단법의 개발 가능성을 열었다는 점에서 이번 연구의 의의가 있다"며, "향후 지속적으로 대규모 연구를 통해 다양한 이비인후과, 신경과, 정신건강의학과적 질환의 객관적 진단법을 개발하고 싶다"고 밝혔다.

이 연구는 한국연구재단의 신진연구자 지원 사업에 따라 수행됐다.
이 연구논문은 '네이쳐 커뮤니케이션스(Nature Communications, Impact Factor 12.124) 최근호'에 실리는 등 국제적으로 우수성을 인정받았다.

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조현진 (bktimes@naver.com) 기자 
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