조선대 치매국책연구단, 치매 조기진단 인공지능 국내 기술로 개발
조선대 치매국책연구단, 치매 조기진단 인공지능 국내 기술로 개발
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알츠하이머병 환자 조기발굴로 치매예방 및 발병억제 가능
왼쪽부터 이건호 교수, 이보름 교수, 유승준 박사.
왼쪽부터 이건호 교수, 이보름 교수, 유승준 박사.

[한국대학신문 신지원 기자] MRI 뇌영상을 자동으로 분석해 알츠하이머병 진행 여부와 치매 진행단계를 판별해주는 인공지능기술이 국내 연구진에 의해 개발됐다.

이번 연구 성과는 조선대 치매국책연구단(단장 이건호 교수)과 광주과학기술원 이보름 교수팀의 공동연구를 통해 이루어졌다.

연구진에 따르면 치매환자를 포함한 65세 이상 한국인 491명을 대상으로 기능성 자기공명영상(fMRI)을 촬영해 뇌의 활동성을 분석하고 딥러닝 인공지능 알고리즘을 적용해 알츠하이머성 치매 판별을 위한 두 가지 인공지능 원천기술을 개발했다고 밝혔다.

이번에 개발된 뇌영상 분석 인공지능은 정상인과 가벼운 인지장애 증상을 보이는 알츠하이머병 환자를 구별해내는 정확도는 94.2%에 이르며 신경과 전문의에 의해 진단된 치매등급(CDR)을 기준으로 할 때 치매등급 판별 정확도는 92.3%에 이른다고 발표했다.

이건호 조선대 치매국책연구단장은 “지난 6년간 광주 어르신들을 대상으로 실시한 무료 치매정밀검진사업을 통해 축적된 생체의료 빅데이터가 있었기에 치매 조기진단 및 판별이 가능한 인공지능 개발이 가능할 수 있었다”며 “조만간 임상실험을 통해 유효성 검증을 거칠 예정이며 이르면 1년 이내 일선 의료현장에 적용 가능할 것”이라고 내다봤다.

또한 “알츠하이머병 환자를 조기에 발굴해 치매 예방과 발병억제가 가능해 광주 시민을 대상으로 한 시범서비스를 통해 치매제로도시 실현에 앞장서겠다”는 결의를 밝혔다.

분석에 사용된 네트워크 중 특정 네트워크의 활동성을 진단 간 비교하여 상대적으로 높은 활동성을 적황색으로 낮은 활동성을 청록색으로 표시하였다. (좌) 정상인 대비 치매 환자군의 활동성. 대상회를 제외하면 정상인에 비해 대뇌 전 영역에서 낮은 활동성을 보였다. (우) 정상인 대비 경도인지장매 환자군의 활동성. 정상인에 비해 전두엽 영역의 활동성이 높게 나타났다.
분석에 사용된 네트워크 중 특정 네트워크의 활동성을 진단 간 비교해 상대적으로 높은 활동성을 적황색으로 낮은 활동성을 청록색으로 표시했다. (좌) 정상인 대비 치매 환자군의 활동성. 대상회를 제외하면 정상인에 비해 대뇌 전 영역에서 낮은 활동성을 보였다. (우) 정상인 대비 경도인지장매 환자군의 활동성. 정상인에 비해 전두엽 영역의 활동성이 높게 나타났다.

한편 공동 연구팀에 주도적인 역할을 담당한 광주과기원 유승준 박사(신경외과 전문의)는 “병역을 수행하는 과정에서 선도적인 연구과제에 참여할 수 있는 기회가 주어져 감사드리며 공학자, 뇌신경과학자 등 다양한 분야의 전문가들과 협업을 통해 치매극복에 의미 있는 기술을 개발할 수 있게 돼 매우 기쁘다”는 소감을 밝혔다.

이번 연구 성과는 관련분야 국제전문학술지인 Frontiers in aging neuroscience와 PLOS one에 2편의 논문으로 연이어 발표됐으며 치매판별 인공지능 기술개발에 공동으로 참여 중인 ㈜인포메디텍을 통해 상용화 의료서비스에 적용하기 위한 준비 중이다.


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