조기 발견 중요한 파킨슨병…'10초 테스트'로 진단?

국내 연구진, AI 활용한 균형 테스트 분석기법 개발

국내 연구팀이 최근 개발한 파킨슨병 진단 AI 모델은 10초 간의 테스트 결과를 통해 병의 유무를 판단할 수 있다. [사진=게티이미지뱅크]

국내 연구진이 10초 간의 테스트로 파킨슨병을 진단하고 병의 진행단계를 분류할 수 있는 인공지능(AI) 모델을 개발했다.

경희대병원·한국과학기술연구원(KIST) 공동 연구팀은 AI를 활용해 파킨슨병 진단 정확도를 높일 수 있는 기법을 개발했다고 최근 밝혔다.

파킨슨병은 신경퇴행성질환의 한 종류로, 신경전달물질인 도파인계 신경이 파괴되면서 생긴다. 움직임이 느려지고 자세가 불안정하며 휴식 상태에서 근육이 떨리거나 뻣뻣해지는 증상이 나타난다.

파킨슨병의 진단을 위해서는 전문 의료진이 환자의 증상을 관찰하고 병력 조사·약물 반응 평가 등 복잡한 절차가 필요하다. 이마저도 평가하는 의료진의 주관이 개입될 여지가 커 객관성과 정확도가 떨어진다는 한계가 있었다.

이와 관련해 연구팀은 총 210명(파킨슨병 환자군 188명과 건강한 대조군 22명)을 대상으로 보행분석장비를 이용해 10초 정적 균형 검사를 진행했다. 정적 균형 검사는 △양발을 붙이고 손은 엉덩이에 얹은 자세 △한 발을 든 상태에서 무릎을 45도 정도 구부린 자세 △한쪽 발을 다른 발 앞에 두고 엉덩이에 손을 얹은 자세에서 얼마나 균형을 유지할 수 있는 지를 확인하는 검사다. 보행분석장비 위에 환자가 서 있으면 정밀 센서를 통해 환자의 미세한 압력 이동을 잡아내는 원리다.

이 테스트를 통해 연구팀은 참여자들의 움직임 특성을 37개로 나누고 각 특성을 환자군과 대조군으로 구분해 분석했다. 분석 결과 양 집단에서 △몸의 중심 안정성 △균형 유지 패턴의 일관성 △미세한 떨림 빈도 등을 중심으로 차이가 발견됐다.

이후 연구팀은 모든 데이터를 머신러닝 알고리즘에 학습시켜 진단 모델을 완성했다. 특히 환자군에는 병의 진행 정도가 각각 다른 5단계 환자집단이 있었는데, 진단 모델은 이들을 통계적으로 유의미한 수준에서 판별할 수 있었다.

안태범 경희대병원 신경과 교수는 "단 10초간의 정적 균형 테스트만으로도 파킨슨병 발병 여부와 진행 단계를 정확하게 분류할 수 있게 됐다"며 "기존 걷기나 움직임 기반 진단법에 비해 간편하면서도 객관성이 높아 예측을 통한 조기 진단까지 가능할 전망"이라고 말했다.

이번 연구 결과는 국제학술지 '네이처'의 파트너 저널에서 발간하는 《디지털 의학(NPJ Digital Medicine)》에 게재됐다.

장자원 기자 (jang@kormedi.com)