심전도 검사와 AI로 파킨슨병 감별한다

고려대안암병원 연구진

국내 연구진이 심전도 검사 결과로 파킨슨병을 진단하는 인공지능(AI)을 개발했다.

고려대 안암병원 이찬녕·주형준 교수팀은 6일 병원에서 시행하는 표준 심전도 검사로 특발성 파킨슨병을 진단할 수 있는 AI 딥러닝 알고리즘을 개발했다고 밝혔다.

파킨슨병은 3대 만성 퇴행성 뇌질환의 하나로, 근육 떨림, 움직임 둔화, 경직, 보행·언어 장애 등의 증상을 보인다. 주로 고령에서 발생하며 60세 이상에서 약 1%의 유병률을 나타낸다.

현재까지 파킨슨병의 완치가 가능한 치료법은 개발되지 않았다. 진행을 늦추고 증상을 완화하는 약물요법을 조기에 시작할 때 효과가 높기 때문에, 가급적 조기에 진단해 빨리 약물요법을 시작하는 것이 중요하다.

연구진은 파킨슨병이 병태생리상 심장에도 영향을 미치는 점에 착안해 심전도 검사를 활용해 파킨슨병을 감별할 수 있는 AI 딥러닝 알고리즘을 개발했다. 심전도 검사는 심장의 상태를 평가하는 기본 검사로 병원이나 건강검진센터에서 널리 시행하고 있어 활용성이 매우 높다.

AI 알고리즘 개발을 위해 고려대 안암병원 정밀의료 데이터베이스에서 특발성 파킨슨병 환자와 대조군 각각 751명과 약물로 인한 파킨슨병 유사 증상 환자 297명 등 총 1799명의 환자 데이터를 활용했다.

연구진에 따르면 개발된 AI 알고리즘은 87%의 정확도로 파킨슨병을 감별할 수 있다. 파킨슨병이 아니지만, 약물에 의해 유사한 증상이 발생한 경우도 85%의 정확도로 구분해냈다.

연구진은 “심전도의 원시 파형 데이터까지 효율적으로 관리하는 고려대 의료원의 정밀한 데이터베이스가 있었기에 연구가 가능했다”라며 “향후 알고리즘을 고도화하고, 타병원 데이터에서의 검증으로 조기진단법으로서의 활용가능성을 확대할 계획”이라고 전했다.

이번 연구에는 1저자로 고려대 의대 의료빅데이터연구소 유학제 교수와 의학통계학 석사과정 정세화 연구원이 교신저자로 신경과 이찬녕 교수와 순환기내과 주형준 교수가 참여했다. 연구는 과학기술논문인용색인(SCI)급 국제학술지인 ‘파킨슨병 저널’에 지난달 31일 소개됐다.

참고 자료

Journal of Parkinson’s Disease, DOI: 10.3233/JPD-223549

조선비즈