분당서울대, 알츠하이머 치매 조기진단 가능성 제시

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김기웅·배종빈 교수팀, 딥러닝 기반 '판별 알고리즘' 개발

박대진 기자 (djpark@dailymedi.com)

2020.12.23 09:11

[데일리메디 박대진 기자] 분당서울대병원 정신건강의학과 김기웅, 배종빈 교수팀이 알츠하이머 치매 조기진단에 활용될 수 있는 ‘딥러닝 기반 판별 알고리즘’을 개발했다고 23일 밝혔다.

알츠하이머병은 치매를 유발하는 가장 흔한 원인으로, 치매환자의 60~80%가 알츠하이머병에 의해 발생하는 것으로 알려져 있다.

보통 사소한 기억력 감퇴로 증상이 시작되는데, 시간이 지날수록 인지기능이 점점 더 저하되고 신체적 합병증까지 동반되면서 일상생활을 유지하는 것마저 불가능해 지기도 한다.

하지만 안타까운 부분은 많은 환자들이 좀 더 일찍 알츠하이머병이나 치매 진단을 받지 못해 치료와 관리 시점을 놓치는 경우가 적지 않다는 점이다.

더욱이 완벽한 예방 및 치료가 불가능한 만큼, 알츠하이머 치매는 조기 진단을 통해 진행을 늦추는 게 무엇보다 중요할 수 밖에 없다.

이에 분당서울대병원 연구팀은 뇌 MRI 영상 자료를 분석해 알츠하이머병 여부를 판별해 내는 알고리즘 개발에 나섰다.

우선 연구팀은 분당서울대병원에서 촬영한 뇌 MRI 영상 자료를 분석해 알츠하이머병 판별 알고리즘을 도출해 내는 딥러닝 모델을 설계했다.

이 모델을 갖고 한국인 390명과 서양인 390명의 뇌 MRI 자료를 4:1의 비율로 학습용과 검증용 데이터셋으로 구분한 뒤 동양인과 서양인의 판별 알고리즘을 만들어 보기로 했다.

그 다음 검증용 MRI 자료를 통해 해당 알고리즘이 알츠하이머병 여부를 얼마나 정확하게 판별하는지 정확도를 분석했다.

연구결과 동일 인종에서의 판별 정확도는 곡선하면적(AUC) 0.91~0.94로 매우 높게 나타났다. 아울러 한 사람의 뇌 MRI 분석에 소요된 시간도 평균 23-24초 밖에 되지 않았다.

AUC는 정확도를 판별할 때 사용하는 지표로 곡선 아래 면적넓이를 말한다. 1에 가까울수록 그 정확도가 높다는 것을 의미한다.

한국인 MRI 자료를 학습해 만들어진 알고리즘으로 서양인을 분석한 경우 AUC 0.89였으며, 반대로 서양인 자료로 만든 알고리즘으로 한국인을 분석한 결과 AUC 0.88의 정확도를 보였다.

연구진은 “뇌 MRI 자료를 학습해 만들어진 딥러닝 알고리즘은 서로 다른 인종이라 할지라도 상당히 높은 정확도로 알츠하이머병을 판별해 냈다”고 의미를 부여했다.

이어 “이번 딥러닝 모델을 계속해 발전시킨다면 다양한 인종에서도 뇌 MRI를 분석해 알츠하이머병을 판별하는데 활용될 수 있을 것”이라고 덧붙였다.

한편, 이번 연구는 정보통신산업진흥원이 주관하는 ‘지능형 소프트웨어 닥터앤서(Dr.Answer) 기술개발 사업’의 하나로 진행됐으며, 네이처 자매지인 ‘사이언티픽 리포트’ 온라인 판에 게재됐다.