삼성서울병원 연구팀이 보행과 음성, 뇌영상 데이터를 통합 분석해 파킨슨병을 초기에 찾아내는 인공지능(AI) 기술을 개발했다고 23일 밝혔다. 

파킨슨병은 초기 증상이 뚜렷하지 않아 손 떨림이나 보행 이상이 나타났을 때는 이미 병이 상당히 진행된 경우가 많다.

특히 진행성 핵상마비나 다계통 위축증과 같이 파킨슨병과 증상이 유사한 ‘파킨슨플러스 증후군’은 전문의조차 초기 감별이 까다로운 질환으로 꼽힌다.

이에 삼성서울병원 AI연구센터(센터장 양광모) 소속 신경과 조진환·영상의학과 정명진 교수팀은 사람 눈에 잘 보이지 않는 미세한 패턴 차이를 감지하는 멀티모달 AI에 주목했다.

연구팀은 지난 4년간 파킨슨병 환자 363명, 진행성 핵상마비 67명, 다계통위축증 61명 등 약 500명의 보행, 음성, 뇌영상 정보를 체계적으로 수집 및 표준화해 통합 데이터베이스를 구축했다.

이를 바탕으로 개발된 AI 모델은 임상 평가에서 높은 정확도를 기록했다. 음성 기반 중증도 분류 모델의 정확도(AUC)는 0.96, MRI 기반 질환 감별 모델은 0.91에 달했다.

보행과 뇌영상을 함께 분석한 낙상 위험 예측 모델 역시 0.84의 우수한 성능을 보였다.

해당 AI 기술은 단순히 진단 결과만 도출하는 것을 넘어, 보행 안정성 지표나 뇌 구조 변화, 음성 특징 등 판단 근거를 함께 제시해 의료진의 진단을 직접적으로 돕는다.

또 병원 내부망에 구축된 전용 데이터 저장·분석 시스템(NAS)을 기반으로 만들어져 의료 데이터의 외부 반출 없이도 분석이 가능하도록 구현, 개인정보 보호와 연구 효율성을 동시에 확보했다.

조진환 교수는 “AI가 여러 검사 결과를 빠르게 종합 분석해 조기 진단을 돕고, 환자별 맞춤 치료 계획을 세우는 데 기여할 것”이라고 강조했다.

정명진 교수는 “이번 연구를 바탕으로 치매 등 다른 신경계 질환으로 적용 범위를 넓히고, 다기관 협력 연구로 발전시켜 더 많은 환자에게 도움이 되도록 하겠다”고 밝혔다.

한편, 삼성서울병원 AI연구센터는 이번 연구 성과를 통해 SCIE급 논문 27건을 발표하고 특허 45건을 출원했다. 개발된 기술은 현재 응급의학과, 안과, 재활의학과 등 10개 이상 진료과로 확산돼 후속 연구에 활용되고 있다.