뇌졸중 후 인지장애(Poststroke cognitive impairment, PSCI)를 예측하는 인공지능(AI) 모델이 개발돼 눈길을 끈다. 한림대학교성심병원 신경과 이민우 교수팀이 공개한 예측모델이 그 주인공이다.
이민우 교수팀은 최근 한림대동탄성심병원에서 열린 '한림대-나고야시립대 국제학술 심포지엄'에서 인공지능을 통한 뇌졸중 후 인지장애 예측모델을 소개했다.
올해로 15회를 맞은 이 심포지엄은 한림대학교와 일본 나고야시립대학교가 기초-임상의학 교류를 위해 이어오고 있는 학술행사다.
'노화와 퇴행성 신경질환 극복을 통한 수명연장 최신지견'을 주제로 열린 이번 심포지엄에서는 생리학, 약리학, 생화학, 신경과, 비뇨의학과, 흉부외과 등 다양한 주제 발표와 토론이 진행됐다.
특히 이민우 교수가 발표한 '급성 허혈성 뇌졸중 후 인지기능 저하 예측을 위한 기계학습 연구(Deep learing in prediction of post-stroke cognitive impairment)'는 참석자들의 큰 관심을 모았다.
연구팀은 뇌졸중 후 인지장애 예측모델을 개발하기 위해 2011년부터 2022년까지 한림대섬싱병원에서 뇌졸중 진단을 받은 환자(3~6개월) 1047명을 대상으로 한국판 혈관인지장애 신경심리검사(VCIHS-NP)를 진행했다.
VCIHS-NP는 인간 인지기능을 기억력, 언어 능력, 주의 집중력, 길을 찾는 시공간 능력, 판단력을 포함한 전두엽 기능 등으로 나눠 자세하고 포괄적으로 측정하는 검사다.
치매선별 검사 중 가장 많이 사용되는 '간이 정신 상태(MMSE)' 검사보다 소요되는 시간도 길고 문항도 많지만 정확도가 높다는 장점이 있다.
인구통계학적 특성, 임상적 특징 등 다양한 변수도 추출한 연구팀은 이렇게 확보한 30여 개 데이터로 ▲logistic regression(로지스틱 회귀) ▲support vector machine(서포트 벡터 머신) ▲extreme gradient boost(XG 부스트) ▲artificial neural network(인공 신경망) 등 4가지 예측모델을 개발했다.
그 결과, 뇌졸중 후 인지장애를 예측하기 위한 가장 중요한 위험인자는 ▲피질 경색 ▲정중 측두엽 위축 ▲초기 뇌졸중 중증도 ▲뇌졸중 병력 및 전략적 병변 경색 등으로 확인됐다.
특히 4개 모델을 비교 분석한 결과, XG 부스트와 '인공 신경망 등 두 모델이 뇌졸중 후 인지장애를 가장 잘 잘 예측한 것으로 나타났다.
"우리가 모르고 있는 뇌졸중 후 치매에 대한 위험인자를 찾아내는 것이 첫 번째 목적입니다. 그 이후 뇌졸중 위험이 높은 환자에게 생활습관 개선과 약물 투여 중요성을 교육하는 것이 두 번째 목표입니다."
이민우 교수는 "이번 연구는 뇌졸중 후 인지장애 위험인자를 발굴하는 도구를 개발했다는 점에서 의미가 있다"고 밝혔다.
그동안 뇌졸중 위험인자에 관한 연구는 많았지만 뇌졸중 후 인지장애 위험인자에 관한 연구는 많지 않았다는 이유에서다.
특히 치매 위험인자를 발굴할 수 있게 됐다는 점을 높이 평가했다.
그는 "뇌졸중 후 발생하는 일상적인 기능 저하에 대한 예측은 전통적인 방법으로도 가능하지만 치매 발생률에 대한 예측은 쉽지 않다"며 "이번 연구로 뇌졸중 후 치매 발생률이 높은 환자를 찾아낼 수 있었다"고 말했다.
그러면서 "치매를 예방하기 위해 필요한 후속 연구의 기틀을 마련했다"고 강조했다.
다만 아직 완전한 것은 아니다. 뇌졸중 후 치매를 예방할 수 있는 확실한 방법이 없는 만큼 현장에서 활용되기까지 시간이 걸린다는 이유에서다.
이 교수는 "뇌졸중 후 치매를 막기 위해 많은 연구가 진행되고 있지만 확실한 치료제(약물)가 없다"며 "결국 가장 중요한 건 건강한 생활습관과 처방약을 꾸준히 복용하는 것"이라고 말했다.
이러한 배경에서 이 교수는 예측모델이 환자를 교육하고, 예후를 개선하는데 중요한 역할을 할 것이라 자신했다
그는 "단순히 약을 복용하지 않으면 치매가 생길 확률이 높아진다고 말하는 것이 아니라 '몇 퍼센트'가 된다고 설명할 수 있는 근거라고 설명할 수 있는 근거가 생긴다"고 말했다.
끝으로 이 교수는 "예측모델 완성도를 높이기 위한 후속연구도 이어가겠다"고 밝혔다.
그는 "예측모델을 개발하는데 30여 개 데이터를 사용했지만 MRI, 뇌파 등 더욱 다양한 인자를 넣어 정확도를 높이는 작업을 진행하고 있다"고 덧붙였다.
구교윤 기자 (
